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基于免疫克隆选择算法的特征选择
被引:21
作者
:
张向荣
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所
张向荣
焦李成
论文数:
0
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0
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0
机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所
焦李成
机构
:
[1]
西安电子科技大学智能信息处理研究所
[2]
西安电子科技大学智能信息处理研究所 西安
[3]
西安
来源
:
复旦学报(自然科学版)
|
2004年
/ 05期
关键词
:
特征提取;
特征选择;
免疫克隆选择算法;
模式分类;
D O I
:
10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2004.05.062
中图分类号
:
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
:
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要
:
提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数.与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力.
引用
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页码:926 / 929
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共 2 条
[1]
人工免疫系统进展与展望
[J].
焦李成
论文数:
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机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所与雷达信号处理重点实验室
焦李成
;
杜海峰
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机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所与雷达信号处理重点实验室
杜海峰
.
电子学报,
2003,
(10)
:1540
-1548
[2]
模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
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共 2 条
[1]
人工免疫系统进展与展望
[J].
焦李成
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焦李成
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机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所与雷达信号处理重点实验室
杜海峰
.
电子学报,
2003,
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:1540
-1548
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模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
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