【摘 要】
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针对铜冶炼过程中海量生产数据处理的问题，提出一种基于改进遗传算法的粗糙集约简算法。在分析粗糙集约简方法的基础上，将信息系统中条件属性对决策属性的支持度、重要度作为启发式信息加入遗传算法中，并利用种群相异度和个体相异度改进遗传算法，使算法增强整体优化性和快速收敛性。利用UCI数据集进行算法仿真和铜冶炼过程的生产数据对算法进行实测，结果表明提出的算法具有快速和有效等特点。
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083 中铝国际长沙有色冶金设计研究院有限公司，长沙 410011
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针对铜冶炼过程中海量生产数据处理的问题，提出一种基于改进遗传算法的粗糙集约简算法。在分析粗糙集约简方法的基础上，将信息系统中条件属性对决策属性的支持度、重要度作为启发式信息加入遗传算法中，并利用种群相异度和个体相异度改进遗传算法，使算法增强整体优化性和快速收敛性。利用UCI数据集进行算法仿真和铜冶炼过程的生产数据对算法进行实测，结果表明提出的算法具有快速和有效等特点。
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