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1、目前,數(shù)據(jù)挖掘(Data Ming,DM)采用的較新技術(shù)是粗糙集(RoughSet,RS)。它在分析和處理不完整、不一致和不精確的數(shù)據(jù)并進(jìn)行知識(shí)的約簡(jiǎn)時(shí)不需要先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。粗糙集主要的研究?jī)?nèi)容是屬性約簡(jiǎn),而求核屬性是屬性約簡(jiǎn)的關(guān)鍵步驟?,F(xiàn)在很多約簡(jiǎn)算法是從核屬性開(kāi)始,然后通過(guò)啟發(fā)式搜索找到最小約簡(jiǎn)。差別矩陣求核方法是常用的求核方法,許多學(xué)者在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),但是其效率都不是很理想。程序演化作為提高算法效率的新的方向和途徑,在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)引
2、起了廣泛的關(guān)注,將其用于提高差別矩陣求核算法是一個(gè)新的方向。
本文圍繞提高算法效率的程序演化策略,探索應(yīng)用演化策略來(lái)改進(jìn)差別矩陣求核算法。本文的主要工作如下:
(1)闡述差別矩陣求核原理,對(duì)最新基于差別矩陣求核改進(jìn)算法進(jìn)行了研究分析,總結(jié)差別矩陣求核算法效率不高的一些原因,為降低算法復(fù)雜度提供思路。
(2)依據(jù)程序演化的應(yīng)用方式特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)使用Haskell函數(shù)式語(yǔ)言規(guī)范描述差別矩陣求核算法。先不
3、考慮其算法的效率,但保證其正確性,為以后的演化提供基礎(chǔ)。
(3)分析研究規(guī)范描述的差別矩陣求核算法,結(jié)合算法低效率的原因,使用程序演化中Tupling與Accumulation演化策略對(duì)程序進(jìn)行優(yōu)化,提高算法的效率。
(4)研究分析演化后的算法,引入數(shù)據(jù)集合劃分方法以提高生成差別矩陣的效率,再結(jié)合使用Accumulation演化策略對(duì)以上算法進(jìn)行優(yōu)化。演化后的求核算法比原差別矩陣求核算法效率高,使用仿真試驗(yàn)證
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