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基于标准序列浮动前向特征选择的改进算法研究
基于标准序列浮动前向特征选择的改进算法研究
作者:
任卉
周桃
周炎
周阳
石玲玲
原文服务方:
计算机测量与控制
特征选择
浮动前向选择
Bayesian分类器
目标识别
摘要:
信息技术的高速发展促进了信息领域内涵的根本性变革,信息特征的表述方法和内涵不断扩充,高维特征大幅涌现;这些高维特征中可能存在许多不相关和冗余特征,造成了维度灾难,这对基于特征空间聚散特性的分类识别算法提出了更高的要求,需要利用特征选择算法,降低特征向量维数并消除数据噪音的干扰;针对高维特征向量引入的维度灾难等问题,围绕目标分类识别的具体应用,基于标准的序列浮动前向特征选择算法,完成交叉验证重复次数优化,提出了改进的特征选择算法;通过仿真实验表明,基于Bayesian分类器开展识别时,改进算法能够在确保分类识别正确率的前提下,有效提升特征选择的计算速度,并维持一个相对更为收敛且稳定的置信区间,具备良好的准确度.
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基于标准序列浮动前向特征选择的改进算法研究
来源期刊
计算机测量与控制
学科
关键词
特征选择
浮动前向选择
Bayesian分类器
目标识别
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
设计与应用
研究方向
页码范围
294-297
页数
4页
分类号
TP751.1
字数
语种
中文
DOI
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.073
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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石玲玲
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2
周阳
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6.0
3
周桃
10
7
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周炎
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任卉
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Bayesian分类器
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
主办单位:
中国计算机自动测量与控制技术协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-4598
CN:
11-4762/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区阜成路甲8号
邮发代号:
创刊时间:
1993-01-01
语种:
汉
出版文献量(篇)
0
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0
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计算机测量与控制2017年第10期
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