本文選題：屬性選擇 + 分形維數(shù)��； 參考：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年02期

【摘要】：屬性選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個重要方法,特別是針對一些高維的數(shù)據(jù)集,其計算復(fù)雜度較高,對數(shù)據(jù)挖掘算法的性能影響較大.因此,文章在連續(xù)型螢火蟲算法(GSO)基礎(chǔ)上對螢火蟲進(jìn)行二進(jìn)制編碼,并結(jié)合修正后的sigmoid函數(shù),提出一種基于二進(jìn)制螢火蟲算法的屬性選擇方法.該方法以數(shù)據(jù)集分形維數(shù)作為屬性子集的評價準(zhǔn)則,以二進(jìn)制螢火蟲算法作為搜索策略,通過對標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集UCI進(jìn)行一系列實驗,實驗結(jié)果表明了該方法的有效性與可行性.
[Abstract]:Attribute selection is an important method for data preprocessing in machine learning and pattern recognition, especially for some high-dimensional data sets, whose computational complexity is high, which has a great impact on the performance of data mining algorithms.Therefore, based on the continuous glowworm algorithm (GSO), this paper presents a method of attribute selection based on the binary firefly algorithm and the modified sigmoid function.The fractal dimension of the data set is taken as the evaluation criterion of the attribute subset and the binary firefly algorithm is used as the search strategy. A series of experiments on the standard data set UCI are carried out. The experimental results show that the method is effective and feasible.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;安徽省氣象科學(xué)研究所安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71271071,71490725,91546108) 國家863計劃項目(2015AA042101) 安徽省教育廳自然科學(xué)重點項目(KJ2016A308)資助課題
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：1770861