兵工学报
兵工學報
병공학보
ACTA ARMAMENTARII
2013年
12期
1616-1619
,共4页
申清明%闫利军%高建民%赵静
申清明%閆利軍%高建民%趙靜
신청명%염리군%고건민%조정
系统学%模式识别%特征选择%混沌搜索
繫統學%模式識彆%特徵選擇%混沌搜索
계통학%모식식별%특정선택%혼돈수색
systematics%pattern recognition%feature selection%chaos search
针对特征选择效率较低的问题,提出了一种基于混沌搜索的特征选择(CSFS)方法.建立候选特征-混沌变量映射模型,将候选特征映射到混沌空间,实现候选特征向量与混沌变量之间的相互转化;利用混沌变量迭代演化进行特征选择;利用分类器对得到的特征向量进行性能评价.以焊缝缺陷特征为例对该特征选择方法进行了有效性验证,并与基于遗传算法的特征选择(GAFS)方法进行了对比.实验结果表明:在获取的特性向量的识别性能相当的情况下,CSFS方法的耗时仅为GAFS方法的61.1％.
針對特徵選擇效率較低的問題,提齣瞭一種基于混沌搜索的特徵選擇(CSFS)方法.建立候選特徵-混沌變量映射模型,將候選特徵映射到混沌空間,實現候選特徵嚮量與混沌變量之間的相互轉化;利用混沌變量迭代縯化進行特徵選擇;利用分類器對得到的特徵嚮量進行性能評價.以銲縫缺陷特徵為例對該特徵選擇方法進行瞭有效性驗證,併與基于遺傳算法的特徵選擇(GAFS)方法進行瞭對比.實驗結果錶明:在穫取的特性嚮量的識彆性能相噹的情況下,CSFS方法的耗時僅為GAFS方法的61.1％.
침대특정선택효솔교저적문제,제출료일충기우혼돈수색적특정선택(CSFS)방법.건립후선특정-혼돈변량영사모형,장후선특정영사도혼돈공간,실현후선특정향량여혼돈변량지간적상호전화;이용혼돈변량질대연화진행특정선택;이용분류기대득도적특정향량진행성능평개.이한봉결함특정위례대해특정선택방법진행료유효성험증,병여기우유전산법적특정선택(GAFS)방법진행료대비.실험결과표명:재획취적특성향량적식별성능상당적정황하,CSFS방법적모시부위GAFS방법적61.1％.
