计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
2期
269-277
,共9页
王玲%刘善军%陈兵林%姬长英
王玲%劉善軍%陳兵林%姬長英
왕령%류선군%진병림%희장영
籽棉%成熟度%特征选择%过滤器%封装器%启发式搜索
籽棉%成熟度%特徵選擇%過濾器%封裝器%啟髮式搜索
자면%성숙도%특정선택%과려기%봉장기%계발식수색
描述田间籽棉成熟度的形态结构和边界轮廓特征集存在维数灾难,其特征选择问题属于NP难题.基于交叉验证,提出了一种过滤器下浮动搜索并基于封装器停止搜索的求解算法.在训练集上以最大类可分性测量值为过滤器的评估函数启发式搜索最优l维特征子集(l=1,2,3,…),启发式规则包括最优特征组合和浮动搜索;在训练集上以Bayes分类器的误分率为封装器的评估函数对最优l维特征子集建模,模型在验证集上的平均误分率极小处产生的最优特征子集的容量为6,它们在预测集上的平均识别率为87.61%.在相关研究工作所涉及的40个数据集上验证算法的有效性,结果表明,在29个数据集上算法的分类性能好,执行效率高.
描述田間籽棉成熟度的形態結構和邊界輪廓特徵集存在維數災難,其特徵選擇問題屬于NP難題.基于交扠驗證,提齣瞭一種過濾器下浮動搜索併基于封裝器停止搜索的求解算法.在訓練集上以最大類可分性測量值為過濾器的評估函數啟髮式搜索最優l維特徵子集(l=1,2,3,…),啟髮式規則包括最優特徵組閤和浮動搜索;在訓練集上以Bayes分類器的誤分率為封裝器的評估函數對最優l維特徵子集建模,模型在驗證集上的平均誤分率極小處產生的最優特徵子集的容量為6,它們在預測集上的平均識彆率為87.61%.在相關研究工作所涉及的40箇數據集上驗證算法的有效性,結果錶明,在29箇數據集上算法的分類性能好,執行效率高.
묘술전간자면성숙도적형태결구화변계륜곽특정집존재유수재난,기특정선택문제속우NP난제.기우교차험증,제출료일충과려기하부동수색병기우봉장기정지수색적구해산법.재훈련집상이최대류가분성측량치위과려기적평고함수계발식수색최우l유특정자집(l=1,2,3,…),계발식규칙포괄최우특정조합화부동수색;재훈련집상이Bayes분류기적오분솔위봉장기적평고함수대최우l유특정자집건모,모형재험증집상적평균오분솔겁소처산생적최우특정자집적용량위6,타문재예측집상적평균식별솔위87.61%.재상관연구공작소섭급적40개수거집상험증산법적유효성,결과표명,재29개수거집상산법적분류성능호,집행효솔고.