發(fā)布時間：2024-05-08 02:41

　　特征選擇是模式識別領(lǐng)域重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟之一,旨在從原始特征集合中選出最有效的特征子集使得給定評價準(zhǔn)則達(dá)到最優(yōu)。為此,文中提出了一種基于粗糙集和果蠅優(yōu)化算法的特征選擇方法。該方法基于一種新的雙策略進化果蠅優(yōu)化算法進行特征子集的迭代尋優(yōu),并結(jié)合粗糙集屬性依賴度和屬性重要性構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)對所選特征子集進行評估,既可以在全局范圍內(nèi)盡可能多地搜索出重要的特征,又能選出對決策最具有貢獻的有效特征子集。在UCI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,提出的特征選擇方法可以有效地搜索出具有最少信息損失的特征子集,并達(dá)到較高的分類精度。

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圖1-1論文組織結(jié)構(gòu)圖

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文4章，介紹基于粗糙集和改進的果蠅優(yōu)化算法的特征選擇方法的原理實驗及結(jié)果分析。5章，介紹了利用Spark云平臺設(shè)計的基于粗糙集和改進的果蠅優(yōu)化擇方法的原理、算法實現(xiàn)和相關(guān)實驗及結(jié)果分析。6章，給出了集成本文所研究內(nèi)容算法和實驗的可視化操作系統(tǒng)....

圖6-4FOA算法模塊-2

圖6-4FOA算法模塊-26.2.2特征選擇算法模塊該模塊對應(yīng)第4章研究內(nèi)容相關(guān)特征選擇算法，主要集成了基于FOA算法的特征選擇方法、基于PSO算法的特征選擇方法、基于CFOA算法的特征選擇方法和本文基于粗糙集和改進的果蠅優(yōu)化算法的特征選擇方法�？刹僮鞴δ�....

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