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摘要:
特征选择是模式识别和机器学习领域的重要问题.针对目前Filter和Wrapper方法,以及传统二阶段组合式方法存在的缺陷,提出了一种双重过滤式特征选择方法FSTPF,并在三个国际公认数据集和一个盾构隧道施工实时数据集上进行了验证测试.实验结果表明,FSTPF算法降维效果好,且获得的优化特征子集的分类准确率得到了提高.
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文献信息
篇名 一种双重过滤式特征选择算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 特征选择 免疫 克隆选择算法 过滤
年,卷(期) 2011,(19) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 190-193,206
页数 分类号 TP391
字数 4546字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.053
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 胡珉 上海大学悉尼工商学院 41 345 9.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
免疫
克隆选择算法
过滤
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)
102
总被引数(次)
390217
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
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
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