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南京大学学报(自然科学版)期刊
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基于预测算子的GSO特征选择算法
基于预测算子的GSO特征选择算法
作者:
冯翔
虞慧群
陈海娟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
特征选择
PGSO
轮盘赌选择
变异算子
预测算子
摘要:
如今很多领域能采集到的特征变量数以万计,而能作为训练集的样本量却远小于特征数量,因此利用特征选择降低数据维数并提高算法的性能成了首要工作.特征选择的三类主流方法为过滤式、包裹式和嵌入式,但最近用演化计算(Evolutionary Computing,EC)技术进行特征选择获得了更多的关注,已有实验证明EC技术能取得更好的性能.提出一种基于预测算子的群搜索(Group Search Optimizer,GSO)特征选择算法(GSO feature selection algorithm based on predictive operators,PGSO)用于特征选择问题.首先在GSO算法基础上引入基于轮盘赌选择算法的变异算子,按变异概率来选择粒子某一维度的值进行变异,若变异后的粒子的适应度值更优,则保留该变异,以此来保持群体的多样性,提高算法的搜索性能.再者,对GSO算法加入预测算子,选取种群中5%的粒子学习生产者的历史最优位置,来预测下一生产者的位置,这样很大程度上加快了粒子的寻优速度.最后,在UCI中的六个数据集上将其与基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、GSO算法以及竞争选择(Competitive Selection Optimization,CSO)算法的特征选择算法进行比较,实验结果验证了所提出的算法在单目标特征选择问题上有较低的错误率和快速收敛的性能,且它不易陷入局部最优.
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篇名
基于预测算子的GSO特征选择算法
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
特征选择
PGSO
轮盘赌选择
变异算子
预测算子
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1206-1215
页数
10页
分类号
TP18
字数
5266字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2018.06.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
虞慧群
华东理工大学信息科学与工程学院
113
814
14.0
24.0
2
冯翔
华东理工大学信息科学与工程学院
25
103
6.0
8.0
4
陈海娟
华东理工大学信息科学与工程学院
2
4
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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2018(7)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2019(4)
引证文献(4)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
特征选择
PGSO
轮盘赌选择
变异算子
预测算子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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