基于粒子群优化算法的视频流特征选择方法

• 作者: 冯茂 董育宁
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 ReliefF 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 80-85
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5611字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.02.013

摘要

针对网络视频业务流分类存在特征维数过高的问题,提出一种基于ReliefF和粒子群优化算法(PSO)的特征选择方法.该方法首先利用ReliefF算法滤除部分无关特征,达到快速降维的目的,然后以PSO作为搜索算法,并用ReliefF算法得到排名靠前的部分优良特征作为粒子群的部分初始种群,以不一致率作为评价函数在剩余特征子集中选择出最优子集.ReliefF既减小了特征空间维数,又为PSO算法提供了先验知识,从而提高了算法整体的分类精度和搜索效率.实验表明,该方法在不同的数据集上均能保持较优的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董育宁	南京邮电大学通信与信息工程学院	96	811	13.0	25.0
2	冯茂	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0