【摘 要】
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特征选择技术是机器学习和数据挖掘任务的关键预处理技术.传统贪婪式特征选择方法仅考虑本轮最佳特征,从而导致获取的特征子集仅为局部最优,无法获得最优或者近似最优的特征
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61472095,61502116）,黑龙江省教育厅智能教育与信息工程重点实验室开放基金项目.
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特征选择技术是机器学习和数据挖掘任务的关键预处理技术.传统贪婪式特征选择方法仅考虑本轮最佳特征,从而导致获取的特征子集仅为局部最优,无法获得最优或者近似最优的特征集合.进化搜索方式则有效地对特征空间进行搜索,然而不同的进化算法在搜索过程中存在自身的局限.本文吸取遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的进化优势,以信息熵度量为评价,通过协同演化的方式获取最终特征子集.并提出适用于特征选择问题特有的比特率交叉算子和信息交换策略.实验结果显示,遗传算法和粒子群协同进化（GA-PSO）在进化搜索特征子集的能力
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