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摘要:
针对特征提取中以特征值的优先顺序来选取相应向量,在应用中发现了很多弊端,如何合理的组合特征向量是个难题,进化类算法是处理组合优化问题最适宜的方法,其中免疫克隆算法由于含有精英选择策略能够快速寻优,拉普拉斯特征映射(LE)由于是在提取特征中隐含对数据集内部相似数据进行归类较为适用于分类问题,用免疫克隆算法把拉普拉斯特征映射提取出的特征向量进行重新组合,从实验结果可以看出分类准确率得到了显著提高,对各数据集测试分类正确率也得到了提升,从而证实该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于拉普拉斯特征映射的免疫算法
来源期刊 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 拉普拉斯特征映射 免疫克隆算法 特征提取 数据集
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 316-321
页数 6页 分类号 TP399
字数 3905字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-0946.2019.03.014
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 曾岳 金陵科技学院软件工程学院 17 33 3.0 5.0
2 韩保金 天津工业大学计算机科学与软件学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
拉普拉斯特征映射
免疫克隆算法
特征提取
数据集
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
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-0946
23-1497/N
大16开
哈尔滨市道里区通达街138号
1980
chi
出版文献量(篇)
3911
总下载数(次)
16
总被引数(次)
20147
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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