基于小生境遗传算法的分类优化方法

• 作者: 李隽颖 楼晓俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传算法 排挤小生境技术 超球支持向量机 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1787-1790
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.049

摘要

对于多分类问题,大多是经二分类器组合进行训练的,在分类类别多、特征维数高时,存在识别准确率不高和训练速度较慢的问题.将超球支持向量机应用到多类问题,为每个类建立一个超球体模型,通过多个超球体划分样本空间.采用改进的基于排挤的小生境遗传算法(improved crowding niche genetic algorithm,ICNGA)进行特征选择,为不同的目标类别寻找最优的特征子集,优化超球支持向量机的输入.利用UCI标准数据集的数值实验表明,在分类数据类别较多、特征维数较高时,经过ICNGA特征选择之后的多超球支持向量机的识别准确度更好,非常适合解决类别数多、特征维数高的分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	楼晓俊	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	9	59	4.0	7.0
2	李隽颖	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	4	40	3.0	4.0