摘要

针对属性约简时组合众多的情况,笔者提出了一种基于改进二元萤火虫算法和邻域粗糙集组成的属性约简方法。首先,通过改变移动策略、仿生启发和sigmoid函数映射改进成一种二元萤火虫算法,结合邻域粗糙集构建一种属性约简方法;然后,在UCI数据集上进行了实验验证;最后,在构建的数据集上进行应用。实验表明,与其他两种约简方法相比,该种属性约简方法提升了分类准确率,在民族团结进步创建评价中的应用也证明了其有效性。