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基于并行计算的模糊粗糙集属性约简

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启发式方法是模糊粗糙集属性约简的有效手段之一,大多基于贪心策略的启发式方法以串行方式运行,这限制了属性约简的规模.为了解决该问题,提出一种基于并行计算的模糊粗糙集属性约简算法,该算法通过调用多个处理器来协同寻找对分类任务最具影响的最小属性子集,从而扩大了可约简数据的规模.在10组UCI数据集上的实验结果表明,基于并行计算的模糊粗糙集属性约简方法相比传统的启发式属性约简方法而言,在时间开销上能有很大程度的缩减.

张艳芹、徐苏平、刘明远

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徐州工程学院经济学院,江苏 徐州 221008

江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏 徐州212003

中国人民解放军92337部队

属性约简 模糊粗糙集 并行计算 时间消耗

本文受国家自然科学基金徐州工程学院青年课题

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2015

轻工科技
广西轻工业科学技术研究院

轻工科技

影响因子：0.261
ISSN：1003-2673
年,卷(期)：2015.31(10)
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