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Affiliation of Author(s):计算机科学与数学学院

Journal:福建工程学院学报

Funded by:省、自治区、直辖市科技项目

Key Words:数据预处理; 特征选择; 二进制粒子群算法; 自适应变异; 惯性权重;

Abstract:针对二进制粒子群算法(BPSO)具有过早收敛的缺陷,在粒子位置更新后提出变异概率自适应从大到小的变异操作。同时对算法惯性权重参数采用递增的设置方案,从而得到一种自适应变异BPSO算法(AMBPSO),将其应用于特征选择问题。实验结果表明,提出的新算法前期具有较强的全局搜索能力,后期具有较强的局部搜索能力,能使平均选择特征数量最多从27.6个减少到20.2个,平均分类准确率最多从91.346%提升到94.135%。

Note:2020.10.13 通过。

Indexed by:Journal paper

Document Code:12135

Volume:18

Issue:03

Page Number:273-279

ISSN No.:1672-4348

Translation or Not:no

CN No.:35-1267/Z

Date of Publication:2020-06-12