知识引导微粒群优化特征选择方法

• 作者: 巩敦卫 张勇 胡滢
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群优化 特征选择 特征划分 疾病诊断
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 8282字
• 语种: 中文

摘要

特征选择是模式分类中重要的数据处理方法。文中提出一种基于知识引导微粒群优化的特征选择方法。该方法采用特征被选择的概率对微粒进行编码，将包含离散变量的特征选择问题转化为一类连续变量优化问题。依据微粒适应值的大小及微粒分量被选择的频率，确定特征所属的类型及其被更新的概率，以加快微粒群收敛的速度。将所提方法应用于10个典型测试数据集及肝炎病临床诊断数据集，实验结果表明，该方法在减少特征个数的前提下，能够提高分类的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巩敦卫	中国矿业大学信息与电气工程学院	117	1590	22.0	32.0
2	张勇	中国矿业大学信息与电气工程学院	170	1962	24.0	38.0
3	胡滢	中国矿业大学信息与电气工程学院	5	29	4.0	5.0