%0 Journal Article
%A 潘甦
%A 刘占峰
%T 粒子群优化的模糊粗糙集双约简算法
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2020-237
%J 北京邮电大学学报
%P 49-55
%V 44
%N 4
%X 为了提升下游模型的性能，获得质量更好的约简数据集，提出基于粒子群优化（PSO）的模糊粗糙集特征和实例联合选择算法，引入基于<i>ε</i>-双约简的适应度函数来评估约简集的质量，引导搜索过程快速逼近最优解.实验结果表明，基于PSO算法的模糊粗糙集双约简算法有效约简了实例和特征，获得了高质量的约简集，在分类任务中取得了优于原始数据集的准确度.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2020-237