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鄂旭,杨芳,侯建,毛玫静,阎琦,励建荣.水产养殖水质预警指标约简算法研究[J].华中农业大学学报,2020,39(2):89-94
水产养殖水质预警指标约简算法研究
Reduction algorithm of aquaculture water quality early warning indexes
  
DOI:
中文关键词:  水产养殖安全  水质预警  属性约简算法
英文关键词:aquaculture safety  water quality early warning  attribute reduction algorithm
基金项目:“十三五”国家重点研发计划重点专项 (2019YFD0901605); 辽宁省社会科学规划基金项目(L19BGL016); 辽宁省自然基金重点项目(20170540005); 辽宁省教育厅基本科研项目(LQ2017002)
作者单位E-mail
鄂旭 1.渤海大学信息科学与技术学院锦州 121000 2.渤海大学食品科学研究院锦州 121000 exu21@163.com 
杨芳 渤海大学实验管理中心锦州 121000  
侯建 渤海大学工学院锦州 121000  
毛玫静 贵阳块数据城市建设有限公司贵阳 550001  
阎琦 渤海大学信息科学与技术学院锦州 121000  
励建荣 渤海大学食品科学研究院锦州 121000 lijr6491@163.com 
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中文摘要:
      针对水质预警指标复杂冗余问题,提出基于关联属性重要度的水质指标属性约简算法。以属性依赖度和属性重要性为基础,根据每个条件属性对决策属性影响程度,引入属性关联重要性概念进行约简操作。通过计算属性关联重要性,挖掘水质指标之间的相互影响程度,进一步判别决策属性对条件属性的分类强度,并以鲈养殖水质为实例进行算法解析,以UCI数据集进行实验验证,结果表明此算法在冗余属性约简方面是有效可行的。
英文摘要:
      To solve the problem of complex redundancy of water quality early warning indexes,an attribute reduction algorithm based on correlation attribute importance was proposed. On the basis of attribute dependence and attribute importance,the concept of attribute relevance importance was introduced to reduce the decision attribute according to the influence of each conditional attribute on the decision attribute. By calculating the attribute importance and mining the interaction degree among water quality indicators,classification of decision attribute of condition attribute intensity was further distinguished,then the water quality of bass culture was taken as an example to analyze the algorithm,and the UCI data set was used for experimental verification. The results indicate that the algorithm is effective and feasible on redundancy attribute reduction.
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