针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达...针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达到良好的特征选择效果.在实验部分对肿瘤数据集进行特征选择,并采用支持向量机分类器计算分类准确率.通过分类准确率说明了该方法的有效性.展开更多
针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测...针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神经网络短期负荷预测和传统BP神经网络短期负荷预测进行对比。算例表明,文中提出的短期负荷预测方法可以较好地对海量数据进行挖掘,具有较高的预测精度。展开更多
文摘针对处理肿瘤基因表达数据特征选择问题,提出了一种特征选择方法 LLE Score.该方法是典型的过滤器类型特征选择方法,在样本类别信息的基础上,LLE Score针对特征向量的局部邻域保存能力进行评价,并且根据评价结果进行特征的选取,以此达到良好的特征选择效果.在实验部分对肿瘤数据集进行特征选择,并采用支持向量机分类器计算分类准确率.通过分类准确率说明了该方法的有效性.
文摘针对海量数据提出一种基于改进Fisher分数(F-score)特征选择的改进粒子群优化的BP(Modified Particle Swarm Optimization and Back Propagation,MPSO-BP)神经网络短期负荷预测方法。首先采用改进F-score特征评价准则计算影响负荷预测精度各个特征的F-score值,再通过F-score Area法设定阈值筛选出最优特征子集,然后将最优特征子集作为MPSO-BP神经网络模型的输入变量完成对预测日一天24点负荷的预测,并与MPSO-BP神经网络短期负荷预测和传统BP神经网络短期负荷预测进行对比。算例表明,文中提出的短期负荷预测方法可以较好地对海量数据进行挖掘,具有较高的预测精度。
