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网格环境下基于基因表达式编程的粗糙集属性约简算法
匿名
2055 11
2011-09-30
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ene Expression Programming for Attribution Reduction in Rough Set on Grid Environment
邓松1,付雄1,王汝传2
1. 南京邮电大学
2. 南京邮电大学计算机学院
摘要： 本文提出基于基因表达式编程的粗糙集属性约简算法(GEP-ARRS)，并针对属性约简的特点，设计了新的GEP编码形式，它可以很好地把属性约简问题编码成GEP能处理的表达树，同时设计了反映属性约简的新适应度函数。为了更快地求解出最优约简，GEP-ARRS算法利用动态种群生成策略，不断缩小GEP基因长度，加快GEP算法的求解速度。比较实验表明，无论对于大数据集或者高维数据集而言，GEP-ARRS算法比传统的基于智能计算的属性约简算法在求解属性约简的速度和质量上都有着明显的优势。
关键词： 基因表达式编程    属性约简    表达树    智能计算    gene expression programming   attribution reduction   expression tree   intelligence computing   
网格环境下基于基因表达式编程的粗糙集属性约简算法
Abstract: This paper presents gene expression programming for attribution reduction in rough set (GEP-ARRS), which designs a new gep code to convert attribution reduction into expression tree and a new fitness function. Meanwhile, to solve optimal reduction quickly, GEP-ARRS implements dynamic population creation strategy to reduce gene length of GEP constantly in order to accelerate solution efficiency of GEP. By extensive experiments, it is showed that for mass or high dimension data sets, in the matter of speed and quality which solves attribution reduction, GEP-ARRS has more apparent advantage by contrast with traditional attribution reduction algorithm on intelligence computing.
Keywords:

收稿日期 2009-02-15 修回日期 2009-10-12 网络版发布日期 2010-06-01



http://jcupt.xsw.bupt.cn/CN/abstract/abstract448.shtml
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