用于水声目标识别的自适应免疫特征选择算法

• 作者: 孙进才 彭圆 戴健 李桂娟 杜方键 杨宏晖
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 自适应免疫特征选择 水声目标识别 水声目标多域特征 小样本识别
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 页码范围: 28-32,110
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对水声目标小样本识别中样本数目有限而特征数目不断增加,导致分类系统分类性能下降的问题,提出了一种新的自适应免疫特征选择算法(AIFSA).该算法先利用先验知识生成初始种群,接着利用交叉、变异和新的自适应免疫算子指导种群进化,每代中对分类贡献大且选择特征数目少的个体适应度值高.AIFSA具有可以利用先验知识、收敛速度快以及优化特征子集维数小的优点.提取了实测4类水声目标的多域特征,进行特征选择和分类识别仿真实验,结果表明:AIFSA可以选择有效特征子集,在特征维数下降60％的情况下,支持向量机分类器的平均正确分类率下降很小；AIFSA与标准遗传算法相比,收敛快、稳定,所得优化特征子集具有更高的正确分类率和更好的范化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李桂娟		25	93	5.0	8.0
2	孙进才	西北工业大学航海学院	136	1277	20.0	26.0
3	戴健	西北工业大学航海学院	7	48	3.0	6.0
4	杨宏晖	西北工业大学航海学院	25	168	8.0	12.0
6	杜方键	西北工业大学航海学院	3	24	3.0	3.0
7	彭圆		13	63	5.0	7.0