遗传算法信息熵结合属性约简算法研究

摘要：

为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法,通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得选择的属性子集的分类能力不变.该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度,从理论上对算法作了分析,对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明,最后的实例表明,该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简.

关键词：粗集、约简、遗传算法、信息论

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：102-105