【摘 要】
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模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文介绍了基于改进离散粒子群(improved binary particle swarm optimization,IBPSO)和支持向量机(support vector machine,SVM)封装模式IBPSO-SVM的特征子集选择方法.首先随机产生若干种群(特征子集),然后用IBPSO算法优化随机产生
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001
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模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文介绍了基于改进离散粒子群(improved binary particle swarm optimization,IBPSO)和支持向量机(support vector machine,SVM)封装模式IBPSO-SVM的特征子集选择方法.首先随机产生若干种群(特征子集),然后用IBPSO算法优化随机产生特征子集,并用SVM分类结果指导搜索,最后选出最佳适应度的特征子集以训练SVM.仿真实验表明,基于IBPSO-SVM的特征子集选择方法的确是一种行之有效的特征子集选择方法.
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