【摘 要】
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针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划培育项目（No.91546108）、国家自然科学基金重大项目（No.91490725）、国家自然科学基金创新研究群体项目（No.71521001）、安徽省自然科学基金项目（No.1708085MG169）、安徽省教育厅人文社会科学研究项目（No.JS2017AJRW0135）资助
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针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免陷入局部最优,并提出改进离散型萤火虫算法.然后,将IDGSO结合MFD应用于属性约简中.最后,针对大数据环境下属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD的并行化.在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,文中算法约简性能较优,运行效率较快,具有较好的有效性和可行性.
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