一种基于粗集理论的遗传分类算法  

A Rough Set Theory Based Genetic Algorithm

作　　者：姚前[1] 陈舜[1] 谢立[1] 张军[2] 

机构地区：[1]南京大学计算机科学与技术系,南京210008 [2]首都经济贸易大学信息学院,北京100026

出　　处：《计算机科学》2008年第1期198-201,共4页Computer Science

基　　金：国家十五科技攻关项目(金融示范工程),课题编号:2001BA102A04

摘　　要：本文提出了一种基于粗集理论的遗传分类算法,该算法可以无需任何辅助信息,只根据数据自身提供的信息对数据进行简化,提取有用的特征,并求得相应的规则。同时,还提出了一种基于属性重要度的分辨矩阵简化方法,该方法可提高对条件属性的约简效率。A Rough Set Theory based genetic algorithm is proposed in this paper, this algorithm can make reduction on data according to the data itself, gain useful information and get the right rules without any assistant information. A method to get the discernibility matrix is also proposed, it can increase the efficiency of reduction of knowledge. Applying the proposed algorithm in network security alarm processing, the system can handle large scale alarm data and get concise rules.

关 键 词：粗集理论 遗传分类算法 网络告警信息处理 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]