基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法 被引量：9

1

作者 贾修一 于绍越 +1 位作者 商琳 陈世福 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第4期83-86,共4页

属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,... 属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 rough集 蚁群算法 属性约简

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基于粗糙集和蚁群优化算法的特征选择方法 被引量：19

2

作者 王璐 邱桃荣 +1 位作者 何妞 刘萍 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期487-493,共7页

特征选择在许多领域特具有重要的作用.本文将粗糙集方法和蚁群优化算法相结合,提出一种基于粗糙集蚁群优化方法的特征选择的算法.该算法以属性依赖度和属性重要度作为启发因子应用于转移规则中,用粗糙集方法的分类质量和特征子集的长度... 特征选择在许多领域特具有重要的作用.本文将粗糙集方法和蚁群优化算法相结合,提出一种基于粗糙集蚁群优化方法的特征选择的算法.该算法以属性依赖度和属性重要度作为启发因子应用于转移规则中,用粗糙集方法的分类质量和特征子集的长度构建信息素更新策略.通过对数据集的测试,结果表明所提出的方法是可行的. 展开更多

关键词 粗糙集 特征选择 蚁群算法

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一种基于粗糙集神经网络的分类算法 被引量：9

3

作者 郭志军 何昕 +2 位作者 魏仲慧 张伟华 梁国龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期838-840,850,共4页

当输入维数高时神经网络结构复杂、体系庞大,导致其收敛速度慢。为克服这个缺点,提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则,按决策规则语义构建一种不完全连接的神经网络。根据决策语义规则,计算并... 当输入维数高时神经网络结构复杂、体系庞大,导致其收敛速度慢。为克服这个缺点,提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则,按决策规则语义构建一种不完全连接的神经网络。根据决策语义规则,计算并初始化网络的参数,减少网络训练的迭代次数、提高网络的收敛速度;同时利用蚁群算法对网络输入的连续属性的最优离散化值进行寻优,从而获得最优的网络结构。最后通过实验结果将本文方法与传统神经网络方法和支持向量机分类方法进行了比较,结果说明了该神经网络具有收敛速度较快、分类效率较高的优点。 展开更多

关键词 粗糙集 决策规则 隶属度 神经网络 网络收敛 蚁群算法

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结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法 被引量：16

4

作者 刘洋 王慧琴 张小红 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第2期341-348,共8页

粗糙集理论是一种处理边界对象不确定的有效方法。将粗糙集与K均值结合的粗糙K均值聚类算法,具有简单高效且可处理聚类边界元素的特点,但同时存在缺陷。针对粗糙K均值聚类算法对初始点敏感,经验权重设置忽略数据差异性,阈值设置不合理... 粗糙集理论是一种处理边界对象不确定的有效方法。将粗糙集与K均值结合的粗糙K均值聚类算法,具有简单高效且可处理聚类边界元素的特点,但同时存在缺陷。针对粗糙K均值聚类算法对初始点敏感,经验权重设置忽略数据差异性,阈值设置不合理导致聚类结果波动性大的缺陷,本文提出结合蚁群算法的改进粗糙K均值聚类算法,改进的算法中使用蚁群算法中随机概率选择策略和信息素更新的正负反馈机制,以及采用动态调整算法阈值和相关权重的方法,对粗糙K均值聚类算法进行优化。最后采用UCI的Iris、Balance?scale和Wine数据集分别对算法进行实验。实验结果表明,改进后的粗糙K均值聚类算法得到的聚类结果准确率更高。 展开更多

关键词 聚类 K均值 蚁群算法 粗糙集 目标函数

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基于改进蚁群算法的变压器诊断数据的约简 被引量：5

5

作者 田冰冰 刘念 +1 位作者 刘琨 姜刚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期96-99,122,共5页

针对变压器故障诊断提出的各种算法,多数不能从激增的诊断数据中提取有效的信息,无法实现快速准确诊断。为提高变压器故障诊断的速度,基于蚁群算法基本原理和模糊信息熵理论,对蚁群算法从局部搜索策略、蚂蚁内部状态、信息素更新策略及... 针对变压器故障诊断提出的各种算法,多数不能从激增的诊断数据中提取有效的信息,无法实现快速准确诊断。为提高变压器故障诊断的速度,基于蚁群算法基本原理和模糊信息熵理论,对蚁群算法从局部搜索策略、蚂蚁内部状态、信息素更新策略及状态转移规则四方面进行了改进,提出诊断数据约简新方法。经过变压器故障诊断实例验证,使用改进方法将数据约简后,具有较高的诊断正确率,而与传统的算法相比,诊断速度快。 展开更多

关键词 蚁群算法 数据约简 模糊粗糙集 信息熵 变压器

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基于模糊粗糙集信息熵的蚁群特征选择方法 被引量：11

6

作者 赵军阳 张志利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期109-111,126,共4页

目前针对高维数据特征选择提出的启发式算法多数容易陷入局部最优,无法对整个特征空间进行有效搜索。为了提高对特征域的并行搜索能力,基于模糊粗糙集的信息熵原理,对蚁群模型的搜索策略、信息素更新和状态转移规则等进行了改进,提出蚁... 目前针对高维数据特征选择提出的启发式算法多数容易陷入局部最优,无法对整个特征空间进行有效搜索。为了提高对特征域的并行搜索能力,基于模糊粗糙集的信息熵原理,对蚁群模型的搜索策略、信息素更新和状态转移规则等进行了改进,提出蚁群特征选择方法。经UCI数据实验验证,该算法比传统的特征选择算法具有更好的选择效果,是有效的。 展开更多

关键词 特征选择 蚁群算法 模糊粗糙集 信息熵

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一种结合二元蚁群和粗糙集的连续属性离散化算法 被引量：2

7

作者 曹峰 唐超 张婧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期222-226,共5页

离散化是一个重要的数据预处理过程,在规则提取、知识发现、分类等研究领域都有广泛的应用。提出一种结合二元蚁群和粗糙集的连续属性离散化算法。该算法在多维连续属性候选断点集空间上构建二元蚁群网络,通过粗糙集近似分类精度建立蚁... 离散化是一个重要的数据预处理过程,在规则提取、知识发现、分类等研究领域都有广泛的应用。提出一种结合二元蚁群和粗糙集的连续属性离散化算法。该算法在多维连续属性候选断点集空间上构建二元蚁群网络,通过粗糙集近似分类精度建立蚁群算法适宜度评价函数,寻找全局最优离散化断点集。通过UCI数据集验证算法的有效性,实验结果表明,该算法具有较好的离散化性能。 展开更多

关键词 离散化 二元蚁群算法 粗糙集

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蚁群算法融合粗糙集理论的属性约简算法 被引量：2

8

作者 何明 马国亮 孙立峰 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1292-1296,共5页

为了克服属性约简过程中寻找最小属性集算法存在时间复杂度高搜索空间大等不足,把属性抽象为节点,通过蚁群算法搜索得到节点的最少组合,使得其能代替原有的属性节点并保持决策系统的粗糙分类能力.针对蚁群算法初期信息素匮乏,收敛速度... 为了克服属性约简过程中寻找最小属性集算法存在时间复杂度高搜索空间大等不足,把属性抽象为节点,通过蚁群算法搜索得到节点的最少组合,使得其能代替原有的属性节点并保持决策系统的粗糙分类能力.针对蚁群算法初期信息素匮乏,收敛速度慢的问题,将蚁群算法和粗糙集理论融合,采用粗糙集理论的相关算法确定属性核,并将其作为蚁群算法的初始节点.利用蚁群算法的搜索能力,用于最小属性集的搜索.理论分析和实验结果表明,该算法可行有效. 展开更多

关键词 蚁群算法 粗糙集 属性约简

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基于蚁群算法的粗糙集知识约简 被引量：4

9

作者 朱江华 潘丰 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期63-66,共4页

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包... 给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效. 展开更多

关键词 粗糙集 知识约简 蚁群算法

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基于自适应蚁群算法的粗糙集属性约简 被引量：4

10

作者 姚跃华 洪杉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期198-200,共3页

定义粗糙集理论的近似精度,引入信息素交流机制和交流概率,通过自适应调节每组蚂蚁间的信息素浓度改进传统蚁群算法,并将其应用于粗糙集属性约简算法中。实验结果表明,相比其他属性约简算法,该算法提高了获得最小属性约简的可能性,具有... 定义粗糙集理论的近似精度,引入信息素交流机制和交流概率,通过自适应调节每组蚂蚁间的信息素浓度改进传统蚁群算法,并将其应用于粗糙集属性约简算法中。实验结果表明,相比其他属性约简算法,该算法提高了获得最小属性约简的可能性,具有较好的收敛速度且不易陷入局部最优解。 展开更多

关键词 粗糙集 最小属性约简 蚁群算法

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基于子集类蚁群模型的属性相对约简算法 被引量：4

11

作者 梁云川 李德玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期147-150,共4页

粗糙集属性约简是一个典型的NP-hard问题。提出了一种基于子集类蚁群模型的属性相对约简算法,该算法采用转移概率对每个属性随机搜索,直到获得一个分类能力与决策属性分类能力一致的属性子集。提出的基于信息素变异的蚁群算法,不仅提高... 粗糙集属性约简是一个典型的NP-hard问题。提出了一种基于子集类蚁群模型的属性相对约简算法,该算法采用转移概率对每个属性随机搜索,直到获得一个分类能力与决策属性分类能力一致的属性子集。提出的基于信息素变异的蚁群算法,不仅提高了解的质量,而且有效避免了早熟收敛。106组病例数据的实验结果表明,该算法能够发现较好的决策表相对约简与决策规则。 展开更多

关键词 粗糙集 子集类蚁群算法 属性约简 信息素变异

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核属性蚁群算法的规则获取 被引量：1

12

作者 何明 马国亮 +1 位作者 孙利峰 杜永萍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第3期523-527,共5页

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.... 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式. 展开更多

关键词 粗糙集 蚁群算法 属性约简 核

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基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取 被引量：2

13

作者 郑小霞 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1458-1462,共5页

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的... 提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。 展开更多

关键词 变精度粗糙集 模糊集 知识获取 蚁群算法

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基于综合智能计算的数控系统误差补偿 被引量：1

14

作者 曾黄麟 孙勇 陈顺玲 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期1-4,共4页

提出一种基于综合智能计算的数控系统位置控制方法,其基本思想是,在现有的数控系统内部嵌入一个神经网络的小型系统(采用插件形式嵌入),利用综合智能计算,得出系统补偿误差,实现对数控系统误差补偿的智能控制。综合智能计算通过应用粗... 提出一种基于综合智能计算的数控系统位置控制方法,其基本思想是,在现有的数控系统内部嵌入一个神经网络的小型系统(采用插件形式嵌入),利用综合智能计算,得出系统补偿误差,实现对数控系统误差补偿的智能控制。综合智能计算通过应用粗集理论对决策表进行属性约简,利用主元分析进行数据压缩及特征提取,以降低BP网络的输入维数,缩短网络的训练时间,并利用蚁群算法对BP网络参数进行全局搜索,实现网络快速收敛到全局最优值。试验仿真表明,此方法可有效提高系统补偿精度和实时性。 展开更多

关键词 BP网络 粗集理论 主元分析 蚁群算法

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基于量子蚁群算法的粗糙集属性约简方法 被引量：8

15

作者 袁浩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期82-84,共3页

针对蚁群算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢甚至得不到最小约简的问题,提出了基于量子蚁群算法的粗糙集属性约简的方法。每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;采用量子旋转门完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现... 针对蚁群算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢甚至得不到最小约简的问题,提出了基于量子蚁群算法的粗糙集属性约简的方法。每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;采用量子旋转门完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异。实验证明,该算法能快速有效地求解属性约简,同时又能找到许多次最小约简。可以很好地解决这一难题,它不仅能得到最小约简属性集,而且可以得到很多的约简属性集。 展开更多

关键词 属性约简 粗糙集 量子蚁群 蚁群算法

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基于粗糙集和蚁群算法的决策库用于毒性分类 被引量：1

16

作者 贺益君 陈德钊 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期481-485,共5页

粗糙集理论适于处理离散属性,对于连续属性,需经离散化,其本质是搜索最小断点集以及最小属性约简,两者均为NP难问题,为此提出了样本可分辨矩阵和覆盖策略,并引入权重,将其归结为约束最小化问题,采用蚁群算法求解.引入了启发式信息的动... 粗糙集理论适于处理离散属性,对于连续属性,需经离散化,其本质是搜索最小断点集以及最小属性约简,两者均为NP难问题,为此提出了样本可分辨矩阵和覆盖策略,并引入权重,将其归结为约束最小化问题,采用蚁群算法求解.引入了启发式信息的动态计算方法,并结合后验的信息素,计算选择概率,逐步引导蚁群可行解构造,2类信息的结合有助于提高寻优性能.将该方法用于2类同系化合物的毒性作用机制分类研究,可有效地实现断点集最小化和属性最小约简,由此便于建立分类规则库.相比判别分析、径向基网络和支持向量机3种方法,该规则库具有更加良好的预测性能,且易于专业分析和理解. 展开更多

关键词 毒性分类 粗糙集理论 可分辨矩阵 蚁群算法

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基于粗糙集的蚁群算法不确定性分析 被引量：1

17

作者 王天擎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第24期6337-6339,6343,共4页

蚁群算法中的信息素更新对整个算法的性能起到决定性的作用。在对蚁群算法进行系统仿真实验过程中,发现存在多种不确定因素影响信息素的更新。粗糙集是一种处理不确定和模糊知识的工具,本文利用粗糙集对试验结果进行了分析,给出了不确... 蚁群算法中的信息素更新对整个算法的性能起到决定性的作用。在对蚁群算法进行系统仿真实验过程中,发现存在多种不确定因素影响信息素的更新。粗糙集是一种处理不确定和模糊知识的工具,本文利用粗糙集对试验结果进行了分析,给出了不确定因素之间的关系,并根据分析结果对信息素更新策略作了相应的改进,提高了算法的性能。 展开更多

关键词 蚁群算法 信息素更新 仿真 不确定因素 粗糙集

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基于变精度粗糙集的应急车辆调度模型

18

作者 宋晓宇 郑妍 常春光 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第S1期22-25,30,共5页

以大规模突发性事件的应急物资调度为背景,解决应急物资车辆配送中时间最短和配送车辆数最少问题。针对多出救点、多受灾点、单物资类型的应急调度问题,构建了应急时间最短、车辆数最少的多目标应急物资车辆调度模型。由于应急物资车辆... 以大规模突发性事件的应急物资调度为背景,解决应急物资车辆配送中时间最短和配送车辆数最少问题。针对多出救点、多受灾点、单物资类型的应急调度问题,构建了应急时间最短、车辆数最少的多目标应急物资车辆调度模型。由于应急物资车辆调度过程中存在道路受阻等许多不确定因素,而采用变精度粗糙集理论引入了参数β,允许一定程度的错误分类率存在,提高不同精度下的不确定信息处理能力。设计的蚁群优化算法对该应急物资调度模型进行求解并与Dijkstra算法计算的结果进行了对比。实验结果验证所提出模型与设计的算法的有效性。 展开更多

关键词 应急物资 车辆调度模型 蚁群优化算法 变精度粗糙集

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蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用研究

19

作者 徐菁鸿 臧英杰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期151-154,共4页

常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影响企业效率提升的因素基本特征;通过设置蚁群算法二维网格定义... 常规的聚类算法由于不具备全局性的分析能力,导致企业效率提升效果较差。为此,研究蚁群优化聚类算法在企业效率提升方面的应用。该算法在论域空间建立最大近邻粗糙集,获取影响企业效率提升的因素基本特征;通过设置蚁群算法二维网格定义相似度参数,计算数据的捡拾概率和遗弃概率;根据算法的4个聚类阶段,实现对企业资源的合理分配,从而提升企业效率。实验结果表明:与3种常规方法相比,所提算法具有极强的全局性分析能力,因而在企业效率提升方面的应用效果更佳。由此可见,蚁群优化聚类算法的应用更能满足企业的发展现状。 展开更多

关键词 蚁群优化聚类算法 企业效率 粗糙集 相似度 捡拾概率 遗弃概率 聚类与分配

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基于蚁群算法和粗糙集方法的图像聚类分析研究 被引量：2

20

作者 艾凌云 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期808-812,共5页

目的为了解决图像识别中类别划分及划分性能问题,提出基于粗糙集和蚁群优化方法相融合的图像聚类分析方法。方法先对所有样本进行编号并提取数字特征后,采用蚁群优化方法进行数字聚类,最后采用基于粗糙集理论的正域关系进行聚类结果评... 目的为了解决图像识别中类别划分及划分性能问题,提出基于粗糙集和蚁群优化方法相融合的图像聚类分析方法。方法先对所有样本进行编号并提取数字特征后,采用蚁群优化方法进行数字聚类,最后采用基于粗糙集理论的正域关系进行聚类结果评价。结果与遗传算法实验比较,所提出的方法能获得更理想的聚类结果。结论利用蚁群算法的寻优能力和粗糙集的不确定信息评价的优势,对数字图像进行聚类分析是有效的。 展开更多

关键词 蚁群算法 粗糙集 特征提取 聚类分析 数字图像识别

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