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提出了一种基于遗传算法的大数据特征选择算法。该算法首先对各维度的特征进行评估,根据每个特征在同类最近邻和异类最近邻上的差异度调整其权重,基于特征权重引导遗传算法的搜索,以提升算法的搜索能力和获取特征的准确性;然后结合特征权重计算特征的适应度,以适应度作为评价指标,启动遗传算法获取最优的特征子集,并最终实现高效准确的大数据特征选择。通过实验分析发现,该算法能够有效减小分类特征数,并提升特征分类准确率。 相似文献
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牛晓伟 《计算机应用与软件》2011,28(2)
将情感识别中的特征选择看成组合优化问题,从四种生理信号EMG、ECG、RSP、SC中抽取统计特征,将参数可调的遗传算法和K-近邻算法相结合尝试找出最能"代表"某一情感状态joy、anger、sadness、pleasure的最优情感特征组合模式.仿真表明,该方法是有效的. 相似文献
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特征选择方法是文本自动分类中的一项关键技术,提出了一种基于量子遗传算法的文本特征选择新方法,该方法用量子比特对文本向量进行编码,用量子旋转门和量子非门对染色体进行更新,同时,针对信息过滤的特点,对适应度函数进行了改进,充分考虑了特征权值、文本相似度和向量维数等。实验证明,该方法可以极大地降低文本的维数,提高分类的准确率。 相似文献
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提出一种基于遗传算法的离线签名鉴定方法。将签名图像分成多个子区域,提取各区域的分形维数矢量来描述笔迹的抖动程度,在此基础上,以形状特征、伪动态特征、分形维数作为签名的特征;运用加权欧式距离法构建分类器,并运用遗传算法对不同人的签名样本进行最优阈值选择。实验结果表明该方法能够取得较高的鉴别率。 相似文献
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面向入侵检测的基于多目标遗传算法的特征选择 总被引:5,自引:0,他引:5
针对刻画网络行为的特征集中存在着不相关或冗余特征,从而导致入侵检测性能下降的问题,本文提出了一种基于多目标遗传算法的特征选择方法,将入侵检测中的特征选择问题视为多目标优化问题来处理。实验结果表明,该方法能够实现检测精度与检测算法复杂性的均衡优化,在显著提高检测算法效率的同时,检测精度也有所提高。 相似文献
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特征选择方法与算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
特征选择的主要思想是通过去除一些包含少量或不相关的信息的特征去选择特征子集。特征选择方法可分为三大类:一是过滤式,二是封装式,三是嵌入式。鉴于目前存在大量的特征选择算法,为了能够适当地决定在特定的情况下使用哪种算法,需要提出可以依赖或判定的标准。文中的主要工作就是综述一些基本特征选择算法,根据文献中已有的理论和实验结果对特征选择方法和算法进行比较分类,然后提出一种可以依赖或判定的标准。 相似文献
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余新宇 《数字社区&智能家居》2006,(26)
在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上,引入遗传算法。进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型。最后给出改进的并行遗传算法模型。 相似文献
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不平衡分类问题广泛存在于医疗、经济等领域,对于不平衡数据集分类,特别是高维数据分类时,有效的特征选择算法至关重要。然而多数特征选择算法未考虑特征协同的影响,导致分类性能下降。对FAST特征选择算法进行改进,并考虑特征的协同作用,提出一种新的特征选择算法FSBS。运用AUC对特征进行评估,以相互增益衡量协同作用大小,选出有效特征,进而对不平衡数据进行分类。实验结果表明,该算法能有效地选择特征,尤其在特征数量较少的情况下可保持较高的分类准确率。 相似文献
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余新宇 《数字社区&智能家居》2006,(9):127-127,145
在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上,引入遗传算法.进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型,最后给出改进的并行遗传算法模型. 相似文献
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软件故障预测中若采用大量度量指标建立预测模型,可能因其中含有无关特征使预测模型性能受到不良影响,故障预测中的特征选择步骤选取一定维度的部分故障数据建立预测模型来提高模型性能,以达到压缩特征维度,提高模型预测精度,降低预测模型复杂度,节约计算资源的目的。传统特征排序方法仅评估单个特征对类标的影响,建立的预测模型有效性较低;特征子集选择方法需搜索所有特征子集,耗费计算资源且所选特征维数较高。针对以上问题,提出一种基于拓展贝叶斯信息准则的特征选择方法(EBIC-FS),该方法对数据进行线性回归,并计算出残差平方和较小且数据维数较少的特征模型。在公开数据集M&R及Promise上进行实验,结果表明该方法能有效压缩特征维度,且预测模型性能与5种基线方法相比有较大提升。 相似文献
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结合分布式遗传算法和Cascade模型的优点,提出改进分布式遗传算法,并将改进后的算法用于解决移动IP的多约束服务质量(QoS)路由选择。该算法在分群操作的基础上,根据每个子群进化的优劣程度动态地划分子群大小、控制子群间个体的迁移方向,使路径搜索更快、更好地收敛于最优。 相似文献
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基于遗传算法的图像阈值选取 总被引:9,自引:0,他引:9
阈值分割是图像分割中的一种常用的方法,传统的OTSU阈值化方法对信噪比较低的图像分割效果不理想,而二维最大类间方差法充分利用像素与领域的空间相关信息,能够产生较为满意的分割结果,但运算量大大增加,文中采用遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对二维最大类间方差法进行了优化,试验结果表明,遗传算法可以大大提高运算速度,对算法的优化效果十分明显。 相似文献