一种基于FPGA的改进粗糙集属性约简方法

摘要：

粗糙集理论是一种新型的数学工具,主要用于分析处理模糊和不确定知识.属性约简是其中的一个重要环节.本文结合遗传算法,提出了一种基于FPGA改进的粗糙集属性约简方法,在原研究的基础上,先利用属性重要度求解决策表的核属性,再运用于属性约简,从而减少遗传操作的迭代次数,加快属性约简速度.

关键词：粗糙集、FPGA、遗传算法、属性约简、属性重要度

所属期刊栏目：30

分类号：O241.1(计算数学)

在线出版日期：2010-06-21（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：6-8,51