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针对传统粗糙集归约存在的最佳约简不唯一和约简计算时间长的问题,本文提出了一种基于信息熵和遗传算法的粗糙集特征归约方法.其中,以熵重要度为指标,实现了最佳约简的选择:采用遗传算法对粗糙集归约算法进行了改进,使其时间复杂性大大降低.最后,通过实验数据和UCI机器学习数据验证了该方法的有效性.
基于信息熵和遗传算法的粗糙集特征归约方法
【摘 要】
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针对传统粗糙集归约存在的最佳约简不唯一和约简计算时间长的问题,本文提出了一种基于信息熵和遗传算法的粗糙集特征归约方法.其中,以熵重要度为指标,实现了最佳约简的选择:
【机 构】
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昆明理工大学机电工程学院机械电子工程系,昆明,650093
【出 处】
：
2006年全国振动工程及应用学术会议
【发表日期】
：
2006年期
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