基于多目标微粒群优化的异质数据特征选择

• 作者: 巩敦卫 张勇 胡滢
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 异质数据 多目标优化 微粒群优化 高斯采样
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1320-1326
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 6851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.012

摘要

环境和测量仪器精度的影响，使得采样数据的不同特征具有不同的质量。对这类异质数据进行特征选择，需要同时考虑特征子集确定分类器的准确度和可靠性，从而增加了特征选择的难度。本文研究异质数据的特征选择问题，提出一种基于多目标微粒群优化的特征选择方法。该方法首先以特征选择的概率为决策变量，将具有离散变量的特征选择问题，转化为连续变量多目标优化问题；然后，采用微粒群优化求解时，基于高斯采样，产生微粒的全局引导者，以提高 Pareto 解集的分布性；最后，依据储备集中元素更新的速度，确定需要扰动的微粒，以帮助微粒群跳出局部最优。将所提方法应用于多个典型数据集分类问题，实验结果表明了所提方法的有效性。

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