【摘 要】
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特征选择是模式识别以及信息理论中的一个重要组成部分.该文论述的特征选择是期望从特征空间中选择一个较小的空间,使得类别之间具有最好的区分能力.该文主要针对当前在特征
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特征选择是模式识别以及信息理论中的一个重要组成部分.该文论述的特征选择是期望从特征空间中选择一个较小的空间,使得类别之间具有最好的区分能力.该文主要针对当前在特征选择领域的三大热门话题,即基于模糊理论度量的特征选择技术、基于神经网络的特征选择技术、以及基于遗传算法的特征选择技术进行了详细论述.并对部分新兴理论做了理论阐述和方法介绍,对大部分算法进行了实验分析.在运用模糊理论度量进行特征选择的过程中,作者自定义了一种具有良好分析能力的基于正态分布概率的厂型隶属度函数.然后,在运用神经网络进行特征选择的过程中,运用上述隶属度函数将特征空间几乎——映射到隶属度空间,进而对隶属度空间进行划分识别,并在此意义上提出了隶属度意义上的剪枝从而取代了传统意义上的剪枝,构造了一种全个新的普适的运用神经网络进行特征选择的方法.尤其,当运用隐层结点不断增大的RBF神经网络时,该方法具有良好的稳定性.
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