【摘 要】
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为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法（REVPT）。该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南通大学计算机科学与技术学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
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为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法（REVPT）。该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优经验提高概念格的全局挖掘优化能力,有效缩减原格群规模并挖掘出一致粗糙分类规则。实验结果表明,当变精度粗糙熵阈值β处于某一合适范围,该算法在保证收敛速度同时具有较强的全局建格优化能力,在知识挖掘精度和效率方面具有较好的鲁棒性。
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