文件名称:
用于特征子集选择的异步并行微粒群优化方法
开发工具:
文件大小: 254kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对大量无关或冗余的特征通常会降低模式分类中分类器性能的问题, 提出一种基于异步并行微粒群优
化的特征子集选择方法(AP-PSO). 该方法采用二进制微粒群优化搜索特征子集, 利用异步并行方式提高算法的运算
效率; 为有效协调种群的全局探索和局部开发能力, 充分利用混沌运动的遍历性和随机性, 提出一种一致混沌变异算
子. 与已知4 种特征子集选择方法进行比较, 所得结果验证了该算法的有效性.
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