西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2008年
5期
853-857
,共5页
模式识别%并行算法%特征选择%分类
模式識彆%併行算法%特徵選擇%分類
모식식별%병행산법%특정선택%분류
针对模式识别中传统的封装武特征选择算法,难以得到较好的特征子集和复杂度较高的分类器评价特征子集的耗时问题,提出了一种用于特征选择的并行免疫克隆算法,采用免疫克隆算法搜索特征,并利用并行算法评价特征子集,即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行.将该算法在Linux刀片集群上基于MPICH软件对UCI数据集进行特征子集选择算法仿真,特征子集采用最近邻分类并采用留一法验证评价.结果表明该算法选出的特征子集优于经典的顺序浮动前向搜索算法和标准遗传算法,与串行算法运行时同相比,在40个CPU时其加速比最高可达29.57.
針對模式識彆中傳統的封裝武特徵選擇算法,難以得到較好的特徵子集和複雜度較高的分類器評價特徵子集的耗時問題,提齣瞭一種用于特徵選擇的併行免疫剋隆算法,採用免疫剋隆算法搜索特徵,併利用併行算法評價特徵子集,即將種群中箇體的適應度計算併行在多箇計算節點上同時進行.將該算法在Linux刀片集群上基于MPICH軟件對UCI數據集進行特徵子集選擇算法倣真,特徵子集採用最近鄰分類併採用留一法驗證評價.結果錶明該算法選齣的特徵子集優于經典的順序浮動前嚮搜索算法和標準遺傳算法,與串行算法運行時同相比,在40箇CPU時其加速比最高可達29.57.
침대모식식별중전통적봉장무특정선택산법,난이득도교호적특정자집화복잡도교고적분류기평개특정자집적모시문제,제출료일충용우특정선택적병행면역극륭산법,채용면역극륭산법수색특정,병이용병행산법평개특정자집,즉장충군중개체적괄응도계산병행재다개계산절점상동시진행.장해산법재Linux도편집군상기우MPICH연건대UCI수거집진행특정자집선택산법방진,특정자집채용최근린분류병채용류일법험증평개.결과표명해산법선출적특정자집우우경전적순서부동전향수색산법화표준유전산법,여천행산법운행시동상비,재40개CPU시기가속비최고가체29.57.
