基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

• 作者: 李睿峰 许爱强 孙伟超 王树友
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 关键词: 故障诊断 元学习 特征选择 算法推荐 航空电子设备
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 可靠性|Reliability
• 页码范围: 2011-2020
• 页数: 10页
• 分类号: V243|TP206.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.07.34

摘要

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简,去除冗余信息和不相关特征,基于机器学习领域现有的特征选择算法,提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法.所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息,推荐合适的特征选择算法.首先,分析了数据集特征的描述方法.然后,介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法.最后,给出了特征选择算法推荐方法的框架.使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库,采用留一法进行交叉验证,推荐命中率达到了90％以上,推荐性能比例达到97％以上.