基因表达式编程驱动的粗糙集属性约简算法：快速求解与局部最优避免

本篇文章主要探讨了"基于基因表达式编程的粗糙集属性约简研究"。粗糙集理论是数据挖掘领域的一个重要分支，关注的是如何在数据中识别并剔除不相关或非关键特征，以简化模型并提高预测性能。在这个背景下，作者提出了一种新颖的属性约简算法，利用基因表达式编程（Genetic Expression Programming, GEP）作为基础。 GEP是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，它通过构建和优化基因表达式来寻找最优解。在粗糙集属性约简中，GEP被用来构建一系列可能的属性子集组合，每个组合代表一个潜在的约简。通过反复迭代，GEP能够自适应地调整这些表达式，以找到具有最佳预测能力的属性子集，即最小约简。 文章的关键步骤包括： 1. **初始化**：通过随机生成一组候选属性子集，这些子集由不同的属性组成。 2. **编码与评估**：将每个子集转换为基因表达式，然后使用粗糙集的评价函数（如不确定度或信息增益）来评估每个子集的约简质量和预测性能。 3. **交叉与变异**：根据遗传算法原理，进行子集间的交叉和变异操作，以产生新的候选子集。 4. **选择**：保留性能较好的子集，淘汰性能较差的，这是一个迭代过程，直到满足停止条件（如达到预定的迭代次数或达到一定的精度阈值）。 5. **输出**：最终得到的最优属性子集即为约简结果，可以用于构建更简单的决策规则或模型。 实验部分展示了新算法与传统方法（如基于粗糙集的GA和直接搜索方法）的对比，结果显示基于GEP的属性约简方法具有更快的收敛速度，不容易陷入局部最优解，并能有效地找到最小约简。表格一展示了决策表实例，而表格二则提供了不同方法在实际应用中的性能比较，证明了提出的GEP方法的有效性和实用性。 总结来说，这篇2012年的论文提供了一种创新的粗糙集属性约简策略，通过基因表达式编程技术改进了粗糙集理论在数据压缩和特征选择方面的效率，对于提高机器学习模型的性能具有重要的理论和实践价值。