【摘 要】
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针对模式识别中传统的封装式特征选择算法，难以得到较好的特征子集和复杂度较高的分类器评价特征子集的耗时问题，提出了一种用于特征选择的并行免疫克隆算法，采用免疫克隆算法搜
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室
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针对模式识别中传统的封装式特征选择算法，难以得到较好的特征子集和复杂度较高的分类器评价特征子集的耗时问题，提出了一种用于特征选择的并行免疫克隆算法，采用免疫克隆算法搜索特征，并利用并行算法评价特征子集，即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行．将该算法在Linux刀片集群上基于MPICH软件对UCI数据集进行特征子集选择算法仿真，特征子集采用最近邻分类并采用留一法验证评价．结果表明该算法选出的特征子集优于经典的顺序浮动前向搜索算法和标准遗传算法，与串行算法运行时间相比，在40个CPU时其加速
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