-
题名基于相关信息熵和粒子群算法的特征选择方法
被引量：1
- 1
-
-
作者
刘培玉
任敏
陈小雪
王燕飞
-
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
山东财经大学数学与数量经济学院
不详
-
出处
《信息技术与信息化》
2018年第2期88-93,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61373148,61502151)
教育部人文社科基金资助项目(14YJC860042)
+3 种基金
山东省自然基金资助项目(ZR2014FL010)
山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(BS2013DX033)
山东省社会科学规划项目(16CFXJ05)
山东省高等学校科技计划项目(J15LN02,J15LN22)
-
文摘
为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,考虑特征之间、特征与类别的相关性对于其类间区分能力的影响,提出了一种基于相关信息熵的特征排序消除法和二进制粒子群算法相结合的特征选择算法。本算法先采用相关信息熵特征排序算法,对数据集进行特征重要度排序,选取SVM作为分类器,快速去掉部分无关特征,初步缩减数据纬度,然后以改进的粒子群算法继续搜索最优子集,将排序算法得到的优良子作为粒子群算法的部分初始种群,使后续粒子群算法有一个较好的搜索起点。实验结果表明,采用该方法筛选出来的特征自己具有更好的分类性能,并且有效降低了系统的检测时间。
-
关键词
特征选择
相关信息熵
二进制粒子群算法
支持向量机
-
Keywords
feature selection
correlation information entropy
binary particle swarm optimization
support vector machine
-
分类号
TN821.91
[电子电信—信息与通信工程]
-
-
题名一种应用于函数优化问题的多种群人工蜂群算法
被引量：4
- 2
-
-
作者
王守娜
刘弘
高开周
-
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
南洋理工大学海事研究所
-
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2018年第6期30-35,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61472232
61272094)
-
文摘
针对传统人工蜂群算法(ABC)收敛速度慢、易陷入局部最优解等不足,提出一种基于种群分割的多种群人工蜂群算法(MABC)应用于函数优化问题.该算法利用K均值聚类算法对蜂群进行种群分割,在子种群中引入基于全局通信的蜜源位置更新方式加速算法收敛,同时引入基于局部通信的适应度函数扩展解方案的多样性.通过对6个基准测试函数的实验表明,MABC算法适应度高、收敛速度快,克服了ABC算法易陷入局部最优解等不足,在函数优化问题中表现出了更好的性能.
-
关键词
人工蜂群算法
种群分割
蜜源位置更新
适应度函数
函数优化
-
Keywords
Artificial Bee Colony algorithm
segmentation of population
nectar location updating
fitness function
function optimization
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
