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题名: 粗集和微粒群在矿山生产调度中的应用
其他题名: Knowledge Mining Based on Rough Set Theory and Multi Agent System
作者: 董威 ; 李世平 ; 颐树生 ; 唐延东
作者部门: 机器人学研究室
关键词: ; 微粒群 ; 矿山 ; 调度 ; 规则
刊名: 计算机科学
ISSN号: 1002-137X
出版日期: 2009
卷号: 36, 期号:8A, 页码:33-35
产权排序: 1
摘要: 提出一种基于微粒群优化的粗集知识约简算法并获取规则,该算法解决了启发式算法无法全局搜索进行约简的问题。通过利用离散微粒群算法,优化了知识表达系统中条件属性对决策属性的依赖度,在矿井调度信息的应用中验证了其有效性。
英文摘要: We proposed a new algorithm for knowledge reduction in rough set based on particle swarm optimization.The experimental reset shows that this algorithm Can solve some problems that the existing heuristic algorithm can’t solve.According to the support degree of the knowledge supplied by condition attribute for the whole decision and discrete particle swarm algorithm,we tested our algorithm Oil dispatching data sets at a Underground mine,the experiment results show that it is effective.
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.sia.cn/handle/173321/9991
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