计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
29期
28-30
,共3页
特征选择%支持向量机%遗传算法
特徵選擇%支持嚮量機%遺傳算法
특정선택%지지향량궤%유전산법
提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法.该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择.而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数.实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度.
提齣瞭一種基于改進遺傳算法的特徵選擇算法.該算法以支持嚮量機分類器的識彆率作為特徵選擇的可分性判據,對傳統遺傳算法的交扠和選擇操作進行瞭改進,實現瞭指定數目的特徵選擇.而且算法在特徵選擇的過程中,還同時優化瞭支持嚮量機分類器的兩箇參數.實驗數據的特徵選擇實驗錶明,提齣的算法僅以損失2.7%識彆率的代價,得到的特徵維數卻是傳統遺傳算法的1/5,極大地簡化瞭分類器設計的複雜度.
제출료일충기우개진유전산법적특정선택산법.해산법이지지향량궤분류기적식별솔작위특정선택적가분성판거,대전통유전산법적교차화선택조작진행료개진,실현료지정수목적특정선택.이차산법재특정선택적과정중,환동시우화료지지향량궤분류기적량개삼수.실험수거적특정선택실험표명,제출적산법부이손실2.7%식별솔적대개,득도적특정유수각시전통유전산법적1/5,겁대지간화료분류기설계적복잡도.
