【摘 要】
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为剔除特征提取中的冗余数据并优化SVM(support vector machine)的分类性能,有学者提出利用粒子群算法进行特征选择并优化分类器参数,但粒子群算法存在收敛速度快、易发散及
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61174140);湖南省自然科学基金项目(14JJ4026)
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为剔除特征提取中的冗余数据并优化SVM(support vector machine)的分类性能,有学者提出利用粒子群算法进行特征选择并优化分类器参数,但粒子群算法存在收敛速度快、易发散及不能运用到离散空间,且特征选择和分类器参数未实现同步优化等问题。针对上述问题,提出一种新颖的BPSO(novel binary particle swarm option,N-BPSO)算法实现在离散空间进行特征选择及SVM参数同步优化。实验结果表明,N-BPSO算法能够筛选出有效的特征子集并同步优化SVM参数,降低了空
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