| 基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法 |
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| 引用本文： | 戚孝铭,施亮.基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法[J].计算机工程与设计,2013,34(8). |
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| 作者姓名： | 戚孝铭 施亮 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室,上海,210000 |
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| 基金项目： | 国家863高技术研究发展计划基金项目 |
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| 摘 要： | 为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的“维数灾难”问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法.该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,并且针对蜂群算法容易陷入局部最优解的问题,把模拟退火算法机制引入其中.该算法既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解.通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,用实验的方法与卡方统计、信息增益和互信息等算法进行比较,表明了该算法的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | 文本分类 特征选择 蜂群算法 收益率函数 模拟退火算法 |
Improved feature selection algorithm based on simulated annealing algorithm and artificial bee colony algorithm |
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| QI Xiao-ming
,
SHI Liang.Improved feature selection algorithm based on simulated annealing algorithm and artificial bee colony algorithm[J].Computer Engineering and Design,2013,34(8). |
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| Authors: | QI Xiao-ming SHI Liang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | text categorization feature selection artificial bee colony algorithm yield function simulated annealing algorithm |
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