【摘 要】
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传统的特征选择算法需要依靠大量的数据进行有监督训练,具有高维和小样本的属性,进而造成数据冗余,导致维数灾难。针对这一情况,提出一种基于蚁群优化的特征基因选择算法。该
【基金项目】
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河南省科技攻关计划项目“基于机器视觉的网状织物表面检测系统研制”(0721002210032);河南省高等学校重点科研项目计划“基于多传感器信息融合的移动机器人最优路径规划策略研究”(20A120007)
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传统的特征选择算法需要依靠大量的数据进行有监督训练,具有高维和小样本的属性,进而造成数据冗余,导致维数灾难。针对这一情况,提出一种基于蚁群优化的特征基因选择算法。该算法对传统的蚁群算法模型进行优化,改进蚁群算法的参数选择方法,利用特征对不同数据集的敏感度,寻找最优基因,滤除无关基因,将特征选择过程转化为蚁群寻找最优路径的过程。实验表明,该算法可以有效地对特征进行优化选择,在降低数据维数的同时,提高分类的准确性和时效性。
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