| 最优特征子集的遗传算法求解 |
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| 引用本文： | 郑继绍,朱文兴.最优特征子集的遗传算法求解[J].莆田学院学报,2006,13(2):34-37. |
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| 作者姓名： | 郑继绍 朱文兴 |
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| 作者单位： | 福州大学,计算机科学与技术系,福建,福州,350002 |
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| 摘 要： | 指出最优特征子集选择问题(OFSS)是个NP-Hard问题,寻找一个近似算法具有现实意义。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。使用基于小生境技术的遗传算法求解OFSS问题,以获得较好收敛性、稳定性和较快的速度。
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| 关 键 词： | 最优特征子集选择 遗传算法 小生境 |
| 文章编号： | 1672-4143(2005)05-0034-04 |
| 收稿时间： | 2005-07-08 |
| 修稿时间： | 2005年7月8日 |
Optimal Feature Subset Selection Using Genetic Algorithms |
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| ZHENG Ji-shao,ZHU Wen-xing.Optimal Feature Subset Selection Using Genetic Algorithms[J].journal of putian university,2006,13(2):34-37. |
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| Authors: | ZHENG Ji-shao ZHU Wen-xing |
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| Institution: | Department of Computer Science and Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350002, China |
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| Abstract: | As optimal feature subset selection(OFSS) is an NP-hard Problem,it is of realistic significance to find an approximative algorithm.Genetic algorithms(GA) provide an all-purpose frame work to solve complicate optimization problem.To solve the problem of OFSS,this paper brings forward an algorithm based on niched genetic algorithms(NGA),which is of rather better astringent and stability. |
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| Keywords: | optimal feature subset selection genetic algorithms niche |
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