基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法

• 作者: 张昊 李志勇 杜华 陶然
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 特征选择 自适应遗传算法 模拟退火算法 搜索能力
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TG156
• 字数: 5114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1093.2009.01.015

摘要

特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一.针对高维数据对象,特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数,还能够提高分类精度.文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法,该方法将模拟退火算法嵌入到自适应遗传算法的循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,并且能够使搜索过程避免陷入局部最优解的特点,解决了基本遗传算法收敛速度慢,时间复杂度高的缺点.实验结果表明,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶然	北京理工大学信息科学技术学院	224	3678	32.0	50.0
2	李志勇	北京理工大学信息科学技术学院	7	125	6.0	7.0
3	张昊	北京理工大学信息科学技术学院	13	133	6.0	11.0
4	杜华	北京理工大学信息科学技术学院	3	75	3.0	3.0