基于遗传算法的误差因子粗糙集模型

摘要：

粗糙集方法是数据挖掘的重要方法之一.针对当前粗糙集属性约简启发式方法的不足,本文提出了一个基于遗传算法的误差因子粗糙集模型.通过融合遗传算法,消除属性简约中约简属性相对集中的问题.通过引入误差因子,消除噪声数据的影响.利用关系型数据库的关系演算实现了算法,克服了基于文本方法的不足.通过一个舍有噪声的决策表实验,表明该模型是一个有效的算法改进.

关键词：数据挖掘:粗糙集、遗传算法:属性简约、误差因子

所属期刊栏目：25

分类号：O235(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：基金申请人:吴飞吴兵:项目名称:网上互交互环节的BDI体系的研究与实现;颁发部门:上海市教育委员会06ZZ91;基金申请人:叶春明:项目名称:上海市重点学科建设基金资助项目:颁发部门:上海市教育委员会S30504

在线出版日期：2009-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：33-35