【摘 要】
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提出了一种基于改进的遗传算法的特征选择方法(MGA,Modified Genetic Algorithm),并结合支持向量机分类模型在冠心病数据库上进行分类.算法采用基于特征的F-Score值的先验知识指导种群初始化,并在每次迭代过程中生成同样规模的子代,与父代竞争,进而扩大解的搜索空间,使种群个体种类更加丰富,以改进早熟收敛问题.当遗传算法进化速度变慢时,采用类模拟退火的方式对遗传算法进行刺激,使遗传算法尽可能地跳出局部最优解的束缚,从而趋向全局最优解.实验结果表明,该算法有效地对特征进行降维,并提高了
【机 构】
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三明学院信息工程学院,福建三明 365004
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提出了一种基于改进的遗传算法的特征选择方法(MGA,Modified Genetic Algorithm),并结合支持向量机分类模型在冠心病数据库上进行分类.算法采用基于特征的F-Score值的先验知识指导种群初始化,并在每次迭代过程中生成同样规模的子代,与父代竞争,进而扩大解的搜索空间,使种群个体种类更加丰富,以改进早熟收敛问题.当遗传算法进化速度变慢时,采用类模拟退火的方式对遗传算法进行刺激,使遗传算法尽可能地跳出局部最优解的束缚,从而趋向全局最优解.实验结果表明,该算法有效地对特征进行降维,并提高了算法的分类性能.
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