基于小生境遗传算法的分类优化方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李隽颖 ; 楼晓俊 |
| 刊名 | 计算机应用研究
 |
| 出版日期 | 2012 |
| 期号 | 5页码:1787-1790 |
| 关键词 | 遗传算法 排挤小生境技术 超球支持向量机 特征选择 |
| ISSN号 | 1001-3695 |
| 中文摘要 | 对于多分类问题,大多是经二分类器组合进行训练的,在分类类别多、特征维数高时,存在识别准确率不高和训练速度较慢的问题。将超球支持向量机应用到多类问题,为每个类建立一个超球体模型,通过多个超球体划分样本空间。采用改进的基于排挤的小生境遗传算法(improved crowding niche genetic algorithm,ICNGA)进行特征选择,为不同的目标类别寻找最优的特征子集,优化超球支持向量机的输入。利用UCI标准数据集的数值实验表明,在分类数据类别较多、特征维数较高时,经过ICNGA特征选择之后的多超球支持向量机的识别准确度更好,非常适合解决类别数多、特征维数高的分类问题。 |
| 收录类别 | CNKI2012-080 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2013-02-22 |
| 源URL | [http://ir.sim.ac.cn/handle/331004/110969]  |
| 专题 | 上海微系统与信息技术研究所_中文期刊、会议、专利、成果_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李隽颖,楼晓俊. 基于小生境遗传算法的分类优化方法[J]. 计算机应用研究,2012(5):1787-1790. |
| APA | 李隽颖,&楼晓俊.(2012).基于小生境遗传算法的分类优化方法.计算机应用研究(5),1787-1790. |
| MLA | 李隽颖,et al."基于小生境遗传算法的分类优化方法".计算机应用研究 .5(2012):1787-1790. |
入库方式： OAI收割
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