为了提高基于群体智能的粗糙集最小属性约简算法的求解质量和计算效率,提出一个结合长期记忆禁忌搜索方法的粒子群并行子群优化算法.并行的各子群不仅具有禁忌约束,而且包含多样性和增强性策略.由于并行的子群共同陷入局部最优的概率小于一个粒子群陷入局部最优的概率,该算法可提高获得全局最优的可能性,并减少受初始粒子群体的影响.多个UC I数据集的实验计算表明,提出的算法相对于其他的属性约简算法具有更高的概率搜索到最小粗糙集约简.因此所提出的算法用于求解最小属性约简问题是可行和较为有效的.
2021-04-22 12:08:18
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从信息角度对决策系统中的属性重要度进行度量,在此基础上,提出一种知识约简的启发式算
法,它以信道容量为启发式信息, 减小了知识约简过程中的搜索空间。 实例分析表明,本算法能够获得决
策系统的一种良好的相对约简。
2021-04-20 14:42:43
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针对粗糙集理论中的属性约简问题做了探讨研究。从寻找属性约简的角度,首先描述了决策表中的属性的重要性,并利用已求得的正区域使处理数据的范围不断缩小,约简集中的属性从核集开始,通过向属性核添加重要性最大的属性,得到属性的最小相对约简。从而减少求约简的时间。最后进行实证,该算法同传统的算法相比,在计算量减少的同时能得到更简约的结果,证明了该算法的正确性和可行性。
2021-04-20 14:26:31
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(1)系统资源分配图输入（界面）
• 按资源分配图的形式定义，输入进程名字、资源类名字及其个数、申请/占有边。
(2)运行结果（界面）
• ① 以图形的形式输出原资源分配图；
• ② 以图形的形式动态输出原资源分配图约简过程
• 实现
(1)图的描述：定义资源类结点和进程结点的数据结构，以指针方式表示结点之间边的关系（可限定最多指针个数）；
(2)按算法对描述的资源分配图进行约简，同时用动态图形显示约简过程；
(3)约简结束后，给出资源分配图是否可完全约简的提示信息。
2019-12-21 21:15:29
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本程序采用java语言实现，通过输入资源的数量和种类以及进程的数量，然后人为的拖拽完成资源分配图，最后让约简算法动态的输出。
2019-12-21 21:10:12
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