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基于遗传算法粗糙集属性约简的方法

作　者: 李京华
导　师: 王虹
学　校: 山西师范大学
专　业: 应用数学
关键词: 粗糙集 属性约简 遗传算法 掌纹识别
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的工具,属性约简是粗糙集理论研究中的核心问题之一.本文着重研究了基于遗传算法的粗糙集属性约简方法及其在掌纹识别中的应用.基于粗糙集理论和传统遗传算法的决策表属性约简算法研究掌纹图像数据,总结了掌纹图像的增强算法和掌纹图像的识别方法.在图像增强方法中,按条件属性,将图像被分割成几个子图,然后对每个子图进行增强处理.然后进行重构.在掌纹图像分类识别中,利用小波变换对图像进行分解,求取每个节点的能量,采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,达到提取有用信息的目的.该方法运用粗集理论强大的属性约简和规则生成能力,生成的规则简单准确.实验结果表明,该方法是有效的.与其它方法相比,该方法简单,分类精度高.

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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