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题名基于增强蜂群优化算法的特征选择算法
被引量：3
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作者
张霞
庞秀平
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机构
河北经贸大学计算机中心
北京科技大学信息工程学院
河北经贸大学经济管理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1307-1312,1318,共7页
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基金
国家自然科学基金重点项目(61333002)
河北省科技计划项目(14457419D)~~
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文摘
针对传统蜂群优化(BCO)算法探测能力强但搜索能力较弱的问题,提出一种搜索能力增强的BCO算法,并将其应用于数据特征选择问题以提高特征选择的性能。首先,为食物源引入全局权重的概念,用以评估各食物源对种群的重要性,降低蜂群搜索的随机性;然后,设计了两步筛选的招募方法提高蜂群搜索能力并保持多样性;最终,为食物源引入局部权重的概念,用于评估某个食物源与类标签的相关性,从而优化解特征选择问题。仿真实验结果表明,所提方法可以明显提高BCO的优化效果,同时获得了较好的特征选择效果,并且优于基于差异的人工蜂群算法(DisABC)和蜂群优化特征选择算法(BCOFS)。
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关键词
特征选择
蜂群优化算法
食物源
类标签
全局权重
招募算法
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Keywords
feature selection
Bee Colony Optimization（BCO） algorithm
food source
class label
global weight
recruiting algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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