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摘要:
在模式分类问题中,特别是高维数据,特征选择是一种有效的降维方法.研究了一种基于骨干粒子群算法和粗糙集的特征选择方法,将骨干粒子群算法作为特征选择产生过程的搜索算法,将粗糙集作为评价函数.同时在粒子群算法的初始过程中引入混沌模型增加其初始粒子的多样性,通过实验证明了所提出算法的可行性以及优越性.
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文献信息
篇名 基于粒子群算法和粗糙集的特征选择方法
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 特征选择 粒子群算法 分类 粗糙集
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 125-127
页数 3页 分类号 TP391
字数 4167字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.03.61
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 王谦 南京熊猫汉达科技有限公司制造部 3 2 1.0 1.0
2 杨祺 南京熊猫汉达科技有限公司制造部 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
粒子群算法
分类
粗糙集
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
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20434
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