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基于粗糙集粒子群支持向量机的特征选择方法
作者:崔文岩;孟相如;李纪真;王明鸣;陈天平;王坤; 加工时间:2015-01-15 信息来源:微电子学与计算机
关键词:粗糙集;属性约简;粒子群支持向量机;特征选择
摘 要:将Filter型粗糙集属性约简方法与PSO-SVM方法相结合,提出一种新的粗糙集粒子群支持向量机(RSPSO-SVM)特征选择方法.给出了该方法的特征选择具体步骤,并对比分析了所提方法的性能.仿真实验表明:提出的RS-PSO-SVM特征选择方法是有效的,在保证所选特征集为最优情况下,极大地缩短所用时间,可以将其应用在多维数据的特征选择中.
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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