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摘要:
属性的选择和评价是知识基系统设计中的重要任务和影响系统性能优劣的关键因素.为此,利用遗传算法的遗传算子搜索机制和相关性分析的启发式作为评价机制,提出一种新颖的属性选择策略,用于从属性集中选择给定案例最优的属性子集.实验结果表明,该方法可以确定与分类和预测最相关的属性子集,同时在几乎不降低分类准确性的情况下,极大地减小属性的表示空间.
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文献信息
篇名 基于相关性分析和遗传算法的属性选择
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 相关性分析 遗传算法 属性选择
年,卷(期) 2010,(24) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 167-168,171
页数 分类号 TP18
字数 3415字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.24.060
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 阚峻岭 安徽中医学院医药信息工程学院 17 45 4.0 6.0
2 李锋刚 安徽中医学院医药信息工程学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
相关性分析
遗传算法
属性选择
研究起点
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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