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针对高维数据集的属性约简问题，通过改变经典粒子群算法的运动方程，并用属性依赖性和属性子集特征数构造适应度函数，提出以决策表核属性为基础的最小属性子集搜寻策略。实验结果表明，与其他类型的最小属性约简算法相比，该算法不仅能有效提高获得最小属性约简的机率，同时还大大降低了计算时间。
一种粗糙集属性约简的伪粒子群算法
【摘 要】
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针对高维数据集的属性约简问题，通过改变经典粒子群算法的运动方程，并用属性依赖性和属性子集特征数构造适应度函数，提出以决策表核属性为基础的最小属性子集搜寻策略。实验结果
【机 构】
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长江师范学院数学与计算机学院,重庆大学通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2012年1期
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