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基于自適應混合禁忌搜索粒子群的連續屬性離散化算法

大小:0.62 MB 人氣: 2017-11-30 需要積分:1

  針對粗糙集不能較好地處理連續型屬性的問題,結合粗糙集理論和粒子群算法,提出基于自適應混合禁忌搜索粒子群的連續屬性離散化算法。首先,該算法通過對參數的自適應更新操作,從而避免了粒子群出現早熟的現象;然后將粒子群當代得到的全局最優粒子送入禁忌算法中進行優化,有效地提升了算法的局部探索能力;在兼顧決策表系統一致性的同時,將劃分的斷點初始化為一群隨機粒子,通過改進后粒子群的自我迭代得到最佳的離散化劃分點。實驗結果表明,與其他結合粗糙集的離散化算法相比,該算法具有更高的規則分類精度和較少的離散化斷點個數,對連續屬性的離散化效果較好。

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