【摘 要】
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针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法
【机 构】
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苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,南通大学计算机科学与技术学院,南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（2006AA12A106）, 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题（KJS1023）, 江苏省高校自然科学研究项目（09KJD520008）, 2011年江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目（CXZZ11_0219）
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针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法（NCNPSO-IAR）。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明：该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。
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