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基于黑寡妇算法的特征选择方法研究 认领 引用 被引量：13
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作者 李郅琴 杜建强 +4 位作者 聂斌 熊旺平 徐国良 罗计根 李冰涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期147-156,共10页
特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二... 特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、“或门”策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖调控黑寡妇特征选择算法(procreation controlled black widow optimization feature selection algorithm,PCBWOFS),从特征空间中搜索有效特征子集。在多个分类、回归公共数据集上验证新方法,实验结果表明,相较其他对比方法(全集、AMB、SFS、SFFS、FSFOA),BWOFS和PCBWOFS能找到预测精度更高的特征子集,可提供有竞争力、有前景的结果,而且与BWOFS相比,PCBWOFS计算量更小,性能更好。 展开更多
关键词 特征选择 黑寡妇算法(BWO) 黑寡妇特征选择算法(BWOFS) 生殖调控黑寡妇特征选择算法(PCBWOFS)
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