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摘要:
从海量文本集中选择较优秀的特征子集是文本分类中的一个NP-难问题.而对于NP-问题,遗传算法往往能够有效地加以解决.为了克服传统遗传算法的"漂移"和"早敛"问题,首先引入了粗糙集并在此基础上详细设计了适应度函数、自适应交叉算子、自适应变异算子以及合理的终止条件.以此遗传算法为基础设计了一个特征选择算法.在复旦大学提供的语料库上进行了试验验证.实验结果表明此特征选择算法性能良好.
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文献信息
篇名 GA在特征选择中的应用与设计研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 文本分类 特征选择 遗传算法 粗糙集
年,卷(期) 2010,(27) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 131-134
页数 分类号 TP301
字数 4440字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.27.036
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 朱颢东 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院 70 367 11.0 13.0
5 何绍荣 四川理工学院计算机科学系 5 34 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
文本分类
特征选择
遗传算法
粗糙集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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