粗糙集理论适于处理离散属性,对于连续属性,需经离散化,其本质是搜索最小断点集以及最小属性约简,两者均为NP难问题,为此提出了样本可分辨矩阵和覆盖策略,并引入权重,将其归结为约束最小化问题,采用蚁群算法求解.引入了启发式信息的动态计算方法,并结合后验的信息素,计算选择概率,逐步引导蚁群可行解构造,2类信息的结合有助于提高寻优性能.将该方法用于2类同系化合物的毒性作用机制分类研究,可有效地实现断点集最小化和属性最小约简,由此便于建立分类规则库.相比判别分析、径向基网络和支持向量机3种方法,该规则库具有更加良好的预测性能,且易于专业分析和理解.
国家自然科学基金资助项目（20276063）.
贺益君 陈德钊. 基于粗糙集和蚁群算法的决策库用于毒性分类[J]. J4, 2009, 43(3): 481-485.
HE Yi-Jun, CHEN De-Zhao. . J4, 2009, 43(3): 481-485.
http://www.zjujournals.com/eng/CN/ 或 http://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2009/V43/I3/481
Cited
