基于离散粒子群优化和邻域约简的基因特征选择算法

• 作者: 孙丽君 张哲
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 离散粒子群优化 局部最优解 邻域约简 粗糙集 基因微阵列 特征选择
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 188-191,197
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.03.034

摘要

针对离散粒子群优化算法进行基因特征选择容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于离散粒子群优化和邻域约简的组合优化算法.利用邻域约简挖掘基因数据本身蕴含知识的特点,依据决策属性对条件子集的依赖度构造离散粒子群优化算法中的优化函数,根据优化函数值的大小引导粒子搜索最优基因特征子集,从而解决局部最优的问题.实验结果表明,与粒子群优化和遗传算法的混合优化算法、优化的邻域粗糙集等算法相比,该算法能够获得较高的分类准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张哲	同济大学计算机科学与技术系	25	276	8.0	16.0
2	孙丽君	同济大学计算机科学与技术系	9	65	5.0	8.0