基于变长编码遗传算法的最小缩减计算  

MINIMAL REDUCT COMPUTING BASED ON VARIABLE LENGTHCODING GENETIC ALGORITHM

作　　者：张卿[1] 谢志鹏[1] 刘宗田[2] 

机构地区：[1]合肥工业大学微型计算机应用研究所,安徽合肥230009 [2]上海大学计算机学院,上海200072

出　　处：《小型微型计算机系统》2001年第9期1055-1057,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金资助 (编号 6 9985 0 0 4)

摘　　要：在数据库知识发现的过程中 ,属性选取是其中的一个重要步骤 ,它通过去除冗余属性 ,达到提高数据挖掘效能的目的 .本文利用粗糙集合中的理论作为背景知识 ,讨论了使用遗传算法寻找最小缩减的方法 ,并提出采用个体变长编码的方法来解决最小缩减的计算问题 ,设计出相应的交叉、变异算子 。Attribute selection is one of the most importance steps in the process of KDD. It can improve the efficiency of data mining greatly through removing the useless data. With Rough Set theory as the background knowledge, this paper discusses how to use genetic algorithm to solve the problem of computing the minimal reduct, brings forward a new method based on variable length coding genetic algorithm, and then designs the corresponding crossover and mutation operators. This method has been proved efficient through experiment.

关 键 词：数据库 知识发现 粗糙集合 变长编码 遗传算法 缩减计算 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]