[发明专利]基于人工鱼群与蛙群混合算法的粗糙集属性约简的强对流天气判别方法

摘要

本发明属于数据挖掘，粗糙集，群体智能领域，为有效提升运行效率和后期的收敛速度和搜索精度，实现粗糟集属性约简，本发明，基于人工鱼群与蛙群混合算法的粗糙集属性约简方法，步骤如下：步骤1)使用粗糙集理论中的概念求得决策系统的核属性，并计算其相应的属性依赖度；步骤2)决策系统中的条件属性除核属性外，均使用人工鱼群算法进行属性约简的前期寻优；步骤3取其前1/2最优种群切换至蛙跳算法；步骤4)将整个蛙群分成多个子群，在每个子群中最差位置根据与最优位置之间的汉明距离完成位置更新，所有子群更新结束后，将各子群中的青蛙混合在一起重新排序分组，直至得到最小属性约简集。本发明主要应用于人工智能场合。

主权项

1.一种基于人工鱼群与蛙群混合算法的粗糙集属性约简方法，其特征是，步骤如下：步骤1)使用粗糙集理论中的概念求得决策系统的核属性，并计算其相应的属性依赖度；步骤2)决策系统中的条件属性除核属性外，均使用人工鱼群算法进行属性约简的前期寻优，鱼群按照网格化方法进行初始化，每条人工鱼进行觅食、聚群、追尾行为更新自己的位置与对应的适应度函数值，同时公告板记录鱼群最大适应度函数值与对应鱼的位置；步骤3)鱼群进行多次迭代后适应度没有改变或变化极小时，将产生的输出结果按适应度值排序，取其前1/2最优种群切换至蛙跳算法；步骤4)将整个蛙群分成多个子群，在每个子群中最差位置根据与最优位置之间的汉明距离完成位置更新，所有子群更新结束后，将各子群中的青蛙混合在一起重新排序分组，继续进行上述过程直至达到预设迭代次数，取最高适应度函数值对应的青蛙位置，将其转换为等价的属性子集，得到最小属性约简集。