文献类型：期刊文章

作　　者：郑忠仁[1] 程勇[2] 王军[1,2] 钟水明[1] 徐利亚[3]

机构地区：[1]南京信息工程大学计算机与软件学院,南京210044 [2]南京信息工程大学信息化建设与管理处,南京210044 [3]九江学院信息科学与技术学院,江西九江332005

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61402236;61373064);江苏省"六大人才高峰"项目(2015-DZXX-015);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGⅡ20160318)~~

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：9

起止页码：2678-2683

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题,提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA)。首先,通过改进区间值相似度,使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析;其次,通过改进自适应遗传算法,提高其收敛性;最后,通过仿真实验证明,相对于运行自适应遗传属性约简(AGAv)算法求解最优值,所提算法迭代代数减少了22代;在区间长度为1 h降水分类中,基于依赖度的区间值决策表λ-约简(MOIvGA)平均分类准确率比RIvD算法提高了6.3%,对无雨的预测准确率提高了7.13%;同时约简后的属性子集显著提高了分类准确率。由此可见,MOIvGA在区间值气象观测数据分析中能够提高收敛速度以及分类准确率。

关 键 词：气象观测数据 属性约简 区间值相似度  遗传算法  属性子集

分 类 号：TP18]