基于改进遗传算法的支持向量机特征选择

张子宁; 单甘霖; 段修生; 张岐龙

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基于改进遗传算法的支持向量机特征选择

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针对支持向量机在分类过程中的特征选择问题,提出了一种改进的遗传算法.在演化进程中运用Meteopolis准则通过合理选群来防止进化陷入局部极值区域.最后针对UCI数据库中的数据,通过将该算法与其他几种方法进行了比较,证明了本文算法具有较优的特征选择效果,并已成功应用在基于支持向量机的数字电路板故障诊断中.

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来源
《电子产品世界》 |2010年第1期|45-47,51|共4页
作者
张子宁; 单甘霖; 段修生; 张岐龙;
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作者单位

军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄050003;

军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄050003;

军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄050003;

军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄050003;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
支持向量机; 互敏感度信息量; 独立敏感度信息量; 自适应变异率; Meteopolis准则;

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