【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。本文提出了一种新的属性约简算法——并行贪婪属性约简。并行贪婪属性约简一次可以获得多个不同的约简。通过20个机器学习数据集,
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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。本文提出了一种新的属性约简算法——并行贪婪属性约简。并行贪婪属性约简一次可以获得多个不同的约简。通过20个机器学习数据集,与遗传、粒子群以及蚁群三种优化算法属性约简进行对比分析。实验结果表明并行贪婪属性约简优于其它三种算法。此外,本文还提出了扩展蚁群属性约简算法。在蚁群属性约简算法构造约简过程中,我们通过调整属性被选择的概率来避免约简过多的重复,从而提高获得最优约简的可能性。结果表明扩展蚁群属性约简算法优于原先算法。最后应用并行贪婪属性约简算法和粗糙集正域理论对投资环境因素进行分析,并根据分析结果对改善投资环境提出了相应的建议。
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