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针对置信规则中规则数的“组合爆炸”问题, 目前的解决方法主要是基于特征提取的规则约简方法, 有效性依赖于专家知识. 鉴于此, 提出基于粗糙集理论的无需依赖规则库以外知识的客观方法, 按照等价类划分思想
粗糙集属性约简java实现代码
蚁群算法粗糙集matlab代码，实测可用
基于贪婪算法和粗糙集方法,给出了一种处理数据挖掘分类问题的属性约简算法
TSP问题不仅仅是旅行商问题，其他许多的NP完全问题也可以归结为TSP问题，如邮路问题等
通过选择，交叉，变异，来得到最优个体，我自己使用过，代码很好用
属性最小约简是NP完全问题，该问题的研究一直被关注。如，以不可分辨矩阵为基础的传统约简方法，基于属性重要性的约简方法Ⅲ等等，这些方法对于大数据集郝是不实用的。文[8]提出了以遗传算法全局搜旱能力为基础
如果在代的演化过程中，遗传算法保留最好的解，并且算法以杂交和变异作为随机化算子，则对于一个全局优化问题，随着演化代数趋向于无穷，遗传算法将以概率1找到全局最有解
在研究变精度粗糙集模型中的近似、分类质量与知识粒度关系的基础上,提出了利用嵌套的等价关系集,可以构造基于不同置信阈值β、不同级别分类质量γ的分层知识粒度,并设计了相应的算法,最后以实例构造了分层知识粒
基于粗糙集的产品风格知识获取方法,徐江,孙守迁,针对产品设计中的不完备风格信息,构建产品风格信息模型,提出基于粗糙集的产品风格信息约简方法。该方法中以造型特征分析与意象
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