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在模式分类问题中,特别是高维数据,特征选择是一种有效的降维方法。研究了一种基于骨干粒子群算法和粗糙集的特征选择方法,将骨干粒子群算法作为特征选择产生过程的搜索算法,将粗糙集作为评价函数。同时在粒子群算法的初始过程中引入混沌模型增加其初始粒子的多样性,通过实验证明了所提出算法的可行性以及优越性。
基于粒子群算法和粗糙集的特征选择方法
【摘 要】
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在模式分类问题中,特别是高维数据,特征选择是一种有效的降维方法。研究了一种基于骨干粒子群算法和粗糙集的特征选择方法,将骨干粒子群算法作为特征选择产生过程的搜索算法,
【机 构】
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南京熊猫汉达科技有限公司制造部
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2018年03期
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