提出一种基于遗传算法的知识相对约简算法.通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,并通过决策属性支持度定义条件属性对决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息求出相对核,并将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法的收敛.同时,在适应值函教中引入惩罚函数,可以保证所求约简既含较少的属性又有较强的支持度,能够获得最佳的搜索效果.该算法通过实例分析,证明是求解知识约简问题的快速有效方法.
粗糙集理论 遗传算法 决策属性支持度 相对核 相对约简 适应值函数