【摘 要】
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针对特征提取中以特征值的优先顺序来选取相应向量,在应用中发现了很多弊端,如何合理的组合特征向量是个难题,进化类算法是处理组合优化问题最适宜的方法,其中免疫克隆算法由
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与软件学院,金陵科技学院软件工程学院
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针对特征提取中以特征值的优先顺序来选取相应向量,在应用中发现了很多弊端,如何合理的组合特征向量是个难题,进化类算法是处理组合优化问题最适宜的方法,其中免疫克隆算法由于含有精英选择策略能够快速寻优,拉普拉斯特征映射(LE)由于是在提取特征中隐含对数据集内部相似数据进行归类较为适用于分类问题,用免疫克隆算法把拉普拉斯特征映射提取出的特征向量进行重新组合,从实验结果可以看出分类准确率得到了显著提高,对各数据集测试分类正确率也得到了提升,从而证实该方法的有效性.
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