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摘要:
针对模式识别中传统的封装武特征选择算法,难以得到较好的特征子集和复杂度较高的分类器评价特征子集的耗时问题,提出了一种用于特征选择的并行免疫克隆算法,采用免疫克隆算法搜索特征,并利用并行算法评价特征子集,即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行.将该算法在Linux刀片集群上基于MPICH软件对UCI数据集进行特征子集选择算法仿真,特征子集采用最近邻分类并采用留一法验证评价.结果表明该算法选出的特征子集优于经典的顺序浮动前向搜索算法和标准遗传算法,与串行算法运行时同相比,在40个CPU时其加速比最高可达29.57.
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文献信息
篇名 并行免疫克隆特征选择算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模式识别 并行算法 特征选择 分类
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 853-857
页数 5页 分类号 TP18
字数 4221字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2008.05.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 朱虎明 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 6 64 3.0 6.0
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研究主题发展历程
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模式识别
并行算法
特征选择
分类
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
4652
总下载数(次)
5
总被引数(次)
38780
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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