典型文献
基于自适应鲸鱼优化算法和容错邻域粗糙集的特征选择算法
文献摘要：
针对传统鲸鱼优化算法(WOA)不能有效处理连续型数据、邻域粗糙集对噪声数据的容错性较差等问题,文中提出基于自适应WOA和容错邻域粗糙集的特征选择算法.首先,为了避免WOA过早陷入局部最优,基于迭代周期构建分段式动态惯性权重,改进WOA的收缩包围和螺旋捕食行为,设计自适应WOA.然后,为了解决邻域粗糙集对噪声数据缺乏容错性的问题,引入邻域内相同决策特征所占的比例,定义容错邻域上下近似集、容错近似精度和近似粗糙度、容错依赖度及容错近似条件熵.最后,基于容错邻域粗糙集构造适应度函数,使用自适应WOA,不断迭代以获取最优子群.高维数据集上采用费雪评分算法进行初步降维,降低算法的时间复杂度.在8个低维UCI数据集和6个高维基因数据集上的实验表明,文中算法可有效选择特征个数较少且分类精度较高的特征子集.
文献关键词：
鲸鱼优化算法(WOA);特征选择;邻域粗糙集;邻域熵;适应度函数
中图分类号：
作者姓名：
孙林;黄金旭;徐久成;马媛媛
作者机构：
河南师范大学 计算机与信息工程学院 新乡453007;河南师范大学 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室 新乡453007
文献出处：
引用格式：
[1]孙林;黄金旭;徐久成;马媛媛-.基于自适应鲸鱼优化算法和容错邻域粗糙集的特征选择算法)[J].模式识别与人工智能,2022(02):150-165
A类：
B类：
自适应鲸鱼优化算法,邻域粗糙集,特征选择算法,WOA,连续型数据,噪声数据,容错性,过早,局部最优,分段式,动态惯性权重,包围,捕食行为,数据缺乏,下近似,近似集,近似精度,粗糙度,依赖度,近似条件,条件熵,适应度函数,高维数据,用费,评分算法,时间复杂度,低维,UCI,维基,基因数据,分类精度,特征子集,邻域熵
AB值：
0.326811
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