【摘 要】
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特征选择问题是一个基于某些标准找到最相关子集的过程,针对特征选择中的评价标准,设计了一种将斑点鬣狗优化(spotted hyena optimization,SHO)算法与模拟退火算法(simulated
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572019BF04),国家自然科学基金项目(51609048),东北林业大学横向课题(43217002,43217005,43219002).
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特征选择问题是一个基于某些标准找到最相关子集的过程,针对特征选择中的评价标准,设计了一种将斑点鬣狗优化(spotted hyena optimization,SHO)算法与模拟退火算法(simulated annealing,SA)相结合的混合模型来解决上述问题,以增强每次迭代后SHO找到的最优解,并通过UCI存储库中的8个数据集来评估优化算法的性能。实验结果表明:SASHO混合算法的表现不仅优于原始SHO算法,而且与其他优化算法相比,提高了分类精度并减少了所选特征的个数,在空间搜索和特征属性选择方面具有
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