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基于GEP和神经网络的属性约简分类算法
标题:基于GEP和神经网络的属性约简分类算法
摘要:
属性约简是数据挖掘领域的一项关键任务，它能够提取出数据集中最具代表性的特征子集，从而减少数据处理的复杂性和提高分类准确率。本论文提出了一种基于基因表达式编程(GEP)和神经网络的属性约简分类算法。该算法先利用GEP对属性子集进行优化搜索，然后使用神经网络对优化后的子集进行分类。实验结果表明，该算法能够取得较好的分类精度，并且能够有效地减少属性数量。
1.引言
属性约简是一种关键的数据预处理技术，它能够通过减少属性的数量来降低数据维度，从而提高分类算法的效率和性能。许多传统的属性约简算法存在计算复杂度高、精度不稳定等问题。因此，本论文提出了一种基于GEP和神经网络的属性约简分类算法，以进一步提高分类精度和属性约简的效率。
2.相关工作
在过去的几十年中，研究者们提出了许多属性约简算法，包括基于信息增益、遗传算法、模糊集、粗糙集等等。然而，这些算法在处理大规模数据集时面临着计算复杂度高、准确性不稳定等问题。因此，我们需要寻找一种新的方法来改进属性约简的效果。
3.GEP算法简介
基因表达式编程(GEP)是一种基于遗传算法的进化计算技术，它借鉴了生物遗传的进化机制和基因表达的方式。GEP将问题表达为一个基因表达式树，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，优化搜索最优解。在属性约简中，GEP可以被用来对属性子集进行搜索和优化。
4.神经网络分类器
神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它具有强大的非线性拟合能力和模式识别能力。在本算法中，我们将使用神经网络作为分类器，对经过GEP优化后的属性子集进行分类。神经网络可以通过训练样本来学习数据集的特征和模式，从而实现数据的分类。
5.基于GEP和神经网络的属性约简分类算法
本算法的流程如下:
1.输入:数据集、目标类别
2.利用GEP进行优化搜索，得到最优属性子集
3.将优化后的属性子集输入神经网络进行分类
4.输出分类结果
6.实验结果与分析
我们使用多个常用的数据集来评估算法的性能，并与其他属性约简算法进行比较。实验结果表明，在大多数情况下，该算法能够取得较好的分类精度，并且能够在较短的时间内得到优化的属性子集。
我们还对算法的属性约简效果进行了分析，结果显示该算法在降低数据维度的同时仍能保持较高的分类准确率，证明了算法的有效性。
7.结论与展望
本论文提出了一种基于GEP和神经网络的属性约简分类算法，该算法通过结合GEP的搜索能力和神经网络的分类能力，实现了属性约简和数据分类的优化。实验结果表明，该算法能够取得较好的分类精度，并且能够有效地减少属性数量。未来，我们将进一步优化算法，并尝试将其应用于更广泛的领域。
参考文献
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