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基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法 下载：66 浏览：385

彭鹏1,2,3 倪志伟1,3 朱旭辉1,3 夏平凡1,3 《人工智能研究》 2020年5期

摘要:
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.

邻域粗糙集的加权依赖度及其启发式约简算法 下载：71 浏览：484

徐波1,2 张贤勇1,2 冯山1 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:
邻域粗糙集是数值型属性数据处理的有效工具.基于邻域粗糙集,传统依赖度及其约简未考虑邻域覆盖的绝对结构,由此文中建立加权依赖度及其启发式约简算法.首先,提出加权依赖度并得到其度量改进性与粒化单调性,定义相关的属性约简.然后,分析邻域半径的自适应取值,构造基于加权依赖度的启发式约简算法(NWDR).最后,在UCI数据集上进行对比实验,验证加权依赖度的单调性与NWDR的有效性.实验证明,加权依赖度改进传统依赖度的不确定性表示能力,NWDR具有较高的分类准确率与较强的应用适应性.
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