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基于改进蚱蜢优化算法的特征选择机制
被引量：
4
1
作者
李雯婷
韩迪
叶符明
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3168-3176,共9页
针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,...
针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,以均衡全局搜索与局部开发;引入折射对立学习位置更新机制,避免算法陷入局部最优。将LRGOA应用于数据集特征选择问题,设计基于LRGOA的特征选择算法LRGOAFS。选取UCI库数据集对算法的有效性进行验证,证实改进算法可以同步降低特征选择维度和提升数据分类准确率。
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关键词
特征选择
蚱蜢优化算法
学习
自动机
折射对立学习
混沌系统
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职称材料
题名
基于改进蚱蜢优化算法的特征选择机制
被引量：
4
1
作者
李雯婷
韩迪
叶符明
机构
贵州商学院计算机与信息工程学院
广东金融学院信用管理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3168-3176,共9页
基金
贵州省科技计划科学技术基金项目(黔科合基础[2020]1Y282)
贵州省普通高等学校青年科技人才成长基金项目(黔教合KY字[2021]271)
广东省普通高校重点领域专项基金项目(2020ZDZX3066)。
文摘
针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,以均衡全局搜索与局部开发;引入折射对立学习位置更新机制,避免算法陷入局部最优。将LRGOA应用于数据集特征选择问题,设计基于LRGOA的特征选择算法LRGOAFS。选取UCI库数据集对算法的有效性进行验证,证实改进算法可以同步降低特征选择维度和提升数据分类准确率。
关键词
特征选择
蚱蜢优化算法
学习
自动机
折射对立学习
混沌系统
Keywords
feature selection
grasshopper optimization
learning automata
refracting opposite-learning
chaotic system
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进蚱蜢优化算法的特征选择机制
李雯婷
韩迪
叶符明
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
4
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