Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择 | |
| 贾鹤鸣; 李瑶; 孙康健 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:6页码:1601-1615 |
| 摘要 | 针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题,将支持向量机分类方法与特征选择同步结合,并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究.首先将遗传算法(Genetic algorithm, GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization algorithm, STOA)进行混合,先通过对平均适应度值进行评估,当个体的适应度函数值小于平均值时采用遗传算法对其进行局部搜索的加强,否则进行乌燕鸥本体优化过程,同时将支持向量机内核函数和特征选择目标共同作为优化对象,利用改进后的STOA-GA寻找最适应解,获得所选的特征分类结果.其次,通过16组经典UCI数据集和实际乳腺癌数据集进行数据分类研究,在最佳适应度值、所选特征个数、特异性、敏感性和算法耗时方面进行对比研究,实验结果表明,该算法可以更加准确地处理数据,避免冗余特征干扰,在数据挖掘领域具有更广阔的工程应用前景. |
| 关键词 | 乌燕鸥优化算法 混合优化 特征选择 支持向量机 数据分类 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200322 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56347 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 贾鹤鸣,李瑶,孙康健. 基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择[J]. 自动化学报,2022,48(6):1601-1615. |
| APA | 贾鹤鸣,李瑶,&孙康健.(2022).基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择.自动化学报,48(6),1601-1615. |
| MLA | 贾鹤鸣,et al."基于遗传乌燕鸥算法的同步优化特征选择".自动化学报 48.6(2022):1601-1615. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0322.pdf（2453KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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