基于多目标蜂群算法的数据分类方法

• 作者: 侯宇亮 张姗姗 徐晓滨 王海泉 苏孟豪 魏建华
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蜂群算法 多目标优化 特征选择 极限学习机 数据分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 74-81
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2020.01.008

摘要

为了保证运算时效的同时,提高复杂数据的分类精度,提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法.该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标,利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优,针对多个有代表性的数据集进行仿真,结果表明所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海泉	中原工学院中原彼得堡航空学院	19	84	5.0	8.0
2	徐晓滨	杭州电子科技大学自动化学院	37	438	10.0	20.0
3	侯宇亮	中原工学院电子信息学院	1	0	0.0	0.0
4	魏建华	中原工学院电子信息学院	1	0	0.0	0.0
5	苏孟豪	中原工学院电子信息学院	1	0	0.0	0.0
6	张姗姗	中原工学院电子信息学院	1	0	0.0	0.0