文献类型：期刊文章

作　　者：姜永森[1] 王军霞[2] 杨慧中[2]

机构地区：[1]北华大学科研处,吉林吉林132013 [2]江南大学通信与控制工程学院,江苏无锡214122

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60674092);教育部科学技术研究基金资助项目(107058)

年　　份：2008

卷　　号：15

期　　号：4

起止页码：360-363

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BinaryPSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视为断点子集,最小化断点集中的断点个数作为优化目标,粗糙集属性分类精度作为约束条件。其中,适应函数的定义保证了在尽量减少决策系统信息损失的前提下,得到简化的决策系统。仿真结果表明,该方法得到的离散结果包含较少的断点个数,并且保持了较高的分类能力。

关 键 词：粗糙集 离散化 粒子群

分 类 号：TP273]