【摘 要】
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针对近红外光谱中的噪声和冗余信息导致分类模型识别率低的问题，提出了随机森林结合博弈论的特征选择算法。该算法首先根据随机森林对特征重要性进行度量，优选出对分类具有一定
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,云南中烟工业有限责任公司技术中心
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针对近红外光谱中的噪声和冗余信息导致分类模型识别率低的问题，提出了随机森林结合博弈论的特征选择算法。该算法首先根据随机森林对特征重要性进行度量，优选出对分类具有一定相关性的特征；然后利用改进的夏普利值结合互信息计算优选特征的权重，从加权后的特征集合中去掉冗余得到最优特征子集。为了验证算法的有效性，将其应用于烟叶产地识别模型，实验结果表明，该文所提出的特征选择算法对烟叶产地识别效果较好，分类识别率可达95．88％。
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