节点文献

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

A Novel Embedded Feature Selection Algorithm and Its Application

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 武小军周文心董永新

【Author】 WU Xiaojun;ZHOU Wenxin;DONG Yongxin;School of Economics and Management, Tongji University;

【通讯作者】 周文心;

【机构】 同济大学经济与管理学院

【摘要】 针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法。为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度。

【Abstract】 An improved embedded min-max feature selection algorithm was proposed for the nonlinear multilabel classification problem,and in combination with the support vector machine algorithm,a heuristic algorithm was proposed for the complex combinatorial optimization problem. The efficiency and accuracy of the proposed algorithm were verified after a series of experiments conducted on steel faults diagnosis dataset.

  • 【文献出处】 同济大学学报(自然科学版) ,Journal of Tongji University(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2022年02期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】357
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络