【摘 要】
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在遗传算法中,染色体适值的计算量占整个算法计算量的绝大部分.而目前应用在最小属性约简领域中的遗传算法,适值的计算大部采用基于分辨矩阵的计算方法,需要的时间和空间复杂
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在遗传算法中,染色体适值的计算量占整个算法计算量的绝大部分.而目前应用在最小属性约简领域中的遗传算法,适值的计算大部采用基于分辨矩阵的计算方法,需要的时间和空间复杂度都为○(m*n<2>).此处的m为属性个数,n为实例数据个数.当n很大的时候,由于计算机本身的资源限制使得这种计算
适值的方法在实际应用中具有局限性;同时,计算时间也以n<2>的级数增长,如何降低计算适值的计算复杂度,是提高遗传算法实用性和计算效率的核心问题.为此,该文首次将粗糙集中的属性依赖度概念引入到染色体适值的计算中,使适值的计算复杂度由原来的○(m*n<2>)降为○(m*n*log n),空间复杂度也由原来的○(m*n<2>)降为○(n).因此,对于大规模高维度数据的最小属性约简求解,与其他求最小约简的
算法相比较,我们用属性依赖度来定义适值的遗传算法是十分有效的.该文列举的大量实验数据说明该方法不但能够极大提高计算效率,也能十分有效地降低计算机的资源损耗.
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