基于模糊β覆盖的特征选择算法研究.pdf
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双模糊学习算法在无监督特征选择中的应用研究.docx
双模糊学习算法在无监督特征选择中的应用研究
目录
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、双模糊学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1模糊逻辑基础．．
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基于模糊逻辑的特征选择方法研究.pptx
基于模糊逻辑的特征选择方法研究
模糊集理论概述
模糊逻辑推理的模糊模型
模糊逻辑特征选择准则
基于模糊逻辑的特征权重计算
模糊逻辑特征选择算法及其实现
模糊逻辑特征选择方法的性能评估
模糊逻辑特征选择方法的应用
模糊逻辑特征选择方法的研究前景ContentsPage目录页
模糊集理论概述基于模糊逻辑的特征选择方法研究
模糊集理论概述模糊集的定义1.模糊集是数学家扎德于1965年提出的一个模糊数学理论。2.模糊集是经典集合的推广，它允许元素以一个介于0和1之间的隶属度值属于集合。3.模糊集可以用于表示现实世界中的许多不确定或模糊的概念，如“高”、“大”、“热”等。模糊集的基本运算1.模糊集的基本
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神经模糊网络特征选择研究.pdf
神经模糊网络特征选择1
桑农【1】 谢衍涛‘1】 高如新11】 张天序‘2】
…华中科技大学图像识别与人工智能研究所，武汉，430074
【21图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，武汉，430074
e-mail：nsang@hust．edu．cn
摘要：基于人工神经网络(ANN)的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的～个特例：通过剪枝输
入节点，计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性。但这些方法往往
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基于因果发现的多标签特征选择算法研究
一、引言
在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是一项至关重要的任务。它旨在从原始特征集中选择出与目标变量最相关的特征，以提升模型的性能和可解释性。随着数据集的规模和复杂性不断增加，多标签特征选择问题也日益凸显其重要性。该问题涉及到一个样本可能同时属于多个类别的情况，这在许多现实世界的应用中十分常见，如文本分类、图像标注等。在处理多标签问题时，基于因果发现的多标签特征选择算法表现出了其独特的优势。本文将就这一主题展开深入的研究。
二、因果发现与多标签特征选择
因果关系是描述变量之间依赖性的重要概念。在多标签特征选择中，通过发现特征与标签之间的因果关系，可以有效
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基于元启发式算法的特征选择方法研究.pdf
湖北工业大学硕士学位论文
摘要
随着科技与信息技术的发展，高维复杂的数据集不断涌现，这些数据集中往往
包含大量无效的信息。特征选择可以有效用于去除数据集中无关和冗余的特征，提
高分类任务的性能，并减轻机器学习算法的计算负担。本文聚焦于基于元启发式算
法的特征选择方法，并基于不同的改进方式提出了两种改进的元启发式算法以解
决特征选择问题。
首先，本文将特征选择问题建模为一个多目标的优化问题，在减少选择特征数
量的同时提高分类准确性。此外，本文通过使用线性加权法将多目标问题转化单目
标问题，以便于使用元启发式算法进行后续的求解。
其次，提出了一种基于多策略改进的黑猩猩优化算法来解决构建的特征选择
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基于自步学习的半监督特征选择算法研究.pptx
基于自步学习的半监督特征选择算法研究汇报人：2024-01-21
引言自步学习理论基础半监督特征选择算法研究实验设计与实现算法性能评估与对比分析应用案例研究结论与展望contents目录
引言01CATALOGUE
随着大数据时代的到来，高维数据的处理成为机器学习领域的热点问题之一。特征选择作为降维技术的重要手段，对于提高学习算法性能、降低计算复杂度具有重要意义。自步学习作为一种模拟人类学习过程的机器学习方法，能够从简单到复杂逐步学习数据中的内在结构和规律。将自步学习应用于半监督特征选择，有助于更好地利用未标记数据的信息，提高特征选择的准确性和稳定性。在实际应用中，标记数据的获取往往需要大量的
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基于稀疏结构学习的无监督特征选择算法研究.pdf
摘要
摘要
为了缓解无标签数据中的“维数灾难”问题，无监督特征选择算法的研究成为一
个重要而有意义的课题。在标签信息未知的情况下，无监督特征选择主要通过学习数
据的内部结构获取更具判别信息的特征。
本文以无监督特征选择为主要研究内容，运用特征权重自适应、相似矩阵自适应、
局部结构保持和拉普拉斯秩约束探索数据的局部流形结构，结合冗余度学习或稀疏约
束等方法提出了三种无监督特征选择算法。主要内容如下：
(1)通过引入特征权重向量来刻画特征的重要性，提出了基于自适应权重学习的无
监督特征选择算法。该算法引入与数据维数相同的权重向量刻画特征权重，利用特征
间的相似关系约束权重向量，自适应地获得更好的特
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基于NSGA-Ⅱ的多目标特征选择算法研究与应用.docx
基于NSGA-Ⅱ的多目标特征选择算法研究与应用
一、引言
随着大数据时代的到来，数据特征的数量急剧增加，如何在海量的特征中选取出对任务最有价值的特征成为了重要的研究方向。多目标特征选择算法的研究和应用因此受到了广泛关注。NSGA-Ⅱ（带精英策略的非支配排序遗传算法II）是一种常用于多目标优化问题的算法，它能够有效处理多目标、多约束的优化问题。本文将探讨基于NSGA-Ⅱ的多目标特征选择算法的研究与应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、NSGA-Ⅱ算法概述
NSGA-Ⅱ算法是一种基于遗传算法的优化方法，它通过模拟自然界的生物进化过程，寻找问题的最优解。在NSGA-Ⅱ算法中，个体通过交叉、变异等
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基于混合搜索的因果特征选择算法研究.docx
基于混合搜索的因果特征选择算法研究
一、引言
随着大数据时代的到来，特征选择成为机器学习和数据分析中的一项关键任务。因果特征选择是其中的一种研究热点，其主要目标是在特征集合中识别出具有因果效应的变量。这些变量不仅与结果变量相关，还对结果有直接的因果影响。混合搜索算法作为特征选择的有效手段，近年来得到了广泛的研究和应用。本文旨在研究基于混合搜索的因果特征选择算法，以提高算法的准确性和效率。
二、相关研究概述
近年来，特征选择算法得到了广泛的研究和应用。传统的特征选择方法主要基于相关性分析，如互信息、相关系数等。然而，这些方法无法区分因果关系和关联关系。近年来，基于因果推断的特征选择方法逐渐成为研
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基于NSGA-Ⅱ的多目标特征选择算法研究与应用.docx
基于NSGA-Ⅱ的多目标特征选择算法研究与应用
一、引言
随着大数据时代的到来，数据特征的数量不断增加，如何从海量的特征中选取出最有价值的信息成为了数据分析和机器学习领域的重要课题。特征选择是一种常用的技术手段，能够降低数据维度，去除无关紧要的特征，从而提高数据处理和分析的效率。多目标特征选择则更进一步考虑了多个指标的同时优化，例如特征的相关性、子集的稳定性以及与任务的相关性等。而遗传算法是一种能够自动进行优化搜索的算法，特别适用于解决多目标优化问题。本文将主要研究基于NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）的多目标特征选择算法，并探讨其在各个领域的应用。
二、NSGA-Ⅱ算法及多目标特征选择
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《基于遗传算法的特征选择》.ppt
(a) 选择(Selection)算子 依据每个染色体的适应值大小，适应值越大，被选中的概率就越大，其子孙在下一代产生的个数就越多。 选择操作是建立在群体中个体的适应值评估基础上的，目前常用的选择算子有赌轮选择方法、保留最佳个体选择法、期望值选择方法等。 College of Mathematics and Computer Science 基于遗传算法的特征选择 What Why How 回答什么是遗传算法？什么是特征选择？ 遗传算法是模拟进化论，搜索优化问题最优解的一种算法。它采用群体搜索策略，一代一代逐步进化，直到收敛到问题的最优解。 群体是个体的集合，个体模拟一
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基于遗传算法特征选择.ppt
(a) 选择(Selection)算子 依据每个染色体的适应值大小，适应值越大，被选中的概率就越大，其子孙在下一代产生的个数就越多。 选择操作是建立在群体中个体的适应值评估基础上的，目前常用的选择算子有赌轮选择方法、保留最佳个体选择法、期望值选择方法等。 College of Mathematics and Computer Science 基于遗传算法的特征选择 What Why How 回答什么是遗传算法？什么是特征选择？ 遗传算法是模拟进化论，搜索优化问题最优解的一种算法。它采用群体搜索策略，一代一代逐步进化，直到收敛到问题的最优解。 群体是个体的集合，个体模拟一
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基于随机森林的特征选择算法.docx
基于随机森林的特征选择算法
一、概述
随着大数据时代的到来，数据维度爆炸式增长，如何从海量数据中提取出真正有用的特征，提高机器学习模型的性能和效率，成为了研究者和实践者面临的重要问题。特征选择作为一种有效的数据预处理手段，旨在从原始特征集中选择出对模型性能提升最为显著的特征子集，以简化模型复杂度，提高模型泛化能力，减少过拟合风险。
随机森林作为一种集成学习算法，以其良好的稳定性和准确性在多个领域得到了广泛应用。随机森林算法通过构建多个决策树并对它们的结果进行集成，以改善单个决策树易受噪声和异常值影响的问题。随机森林的另一个优势在于其能够评估特征的重要性，这为特征选择提供了天然的工具。
基于随机
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森林优化算法在特征选择中的研究.pdf
森林优化算法在特征选择中的研究
摘要
大数据和物联网技术的发展，使得越来越多的数据被采集、存储和分析。数据规
模扩大的同时也包含了大量的冗余、不相关或者弱相关特征。这些特征与数据的主要
结构没有关联，或者只有松散的弱关联。特征选择技术通过对数据原特征空间分析，
过滤掉冗余和不相关特征，保留相关特征，进而提升算法的分类性能和时间效率。本
文以森林优化算法为基础，提出了两种新的特征选择算法，具体贡献和研究内容如
下：
（1）提出一种基于重复度分析的森林优化特征选择算法(featureselectionusing
forestoptimizationalgorithmbasedonduplicati
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基于模糊邻域粗糙集的时序数据的特征选择.docx
基于模糊邻域粗糙集的时序数据的特征选择
一、引言
随着大数据时代的到来，时序数据在各个领域的应用越来越广泛。然而，时序数据往往具有高维性、冗余性以及噪声性等特点，这给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。特征选择作为数据预处理的重要步骤，能够有效降低数据维度、去除冗余特征和噪声，提高模型的准确性和效率。本文提出了一种基于模糊邻域粗糙集的时序数据的特征选择方法，旨在解决时序数据特征选择问题。
二、模糊邻域粗糙集理论
模糊邻域粗糙集是一种基于邻域关系的粗糙集模型，通过定义邻域关系来描述数据之间的相似性。在模糊邻域粗糙集中，每个数据点都与其邻域内的其他数据点具有一定的相似性，这种相似性可以通过模糊成员函