基于佳点集遗传算法的特征选择方法.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
《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
-
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
-
一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法.pptx
一种基于遗传算法优化的大数据特征选择方法汇报人：2024-01-30
目录contents引言大数据特征选择问题描述遗传算法基本原理与实现方法基于遗传算法优化的大数据特征选择框架设计实验结果与分析讨论结论总结与未来工作展望
引言01
随着大数据时代的到来，数据特征维度不断增加，导致特征选择成为数据处理的关键环节。特征选择能够有效地去除冗余特征，降低数据维度，提高数据质量和模型性能。传统的特征选择方法在处理高维数据时存在效率低下、易陷入局部最优等问题，因此研究一种基于遗传算法优化的特征选择方法具有重要意义。研究背景与意义
国内外研究现状及发展趋势目前，国内外学者已经提出了许多特征选择方法，包括过
-
基于遗传算法的中文文本特征选择方法研究的中期报告.docx
基于遗传算法的中文文本特征选择方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着社会的发展和信息技术的普及，数据量急剧增加，如何从海量的数据中提取有用信息以支持决策成为重要的研究问题之一。在自然语言处理领域中，中文文本的特征选择是一项基础而又关键的任务，其目的是找出最能代表文本内容的特征，并进行有效的分类或预测。
常见的特征选择方法包括过滤式特征选择、嵌入式特征选择和包裹式特征选择等。其中，嵌入式方法通常需要使用指定的分类模型，往往只能针对特定的问题进行特征选择，不具有普适性。而包裹式特征选择又存在着高计算复杂度和过拟合现象。因此，以遗传算法为基础的特征选择方法成为了一种可行的方案。
遗传算法属于一
-
基于遗传算法的特征选择在入侵检测中的应用研究的中期报告.docx
基于遗传算法的特征选择在入侵检测中的应用研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着计算机技术的发展，网络攻击的方式和手段也日益复杂多样化，使得传统的入侵检测方法难以有效地检测和防御网络攻击。而基于特征选择的入侵检测方法具有高检测准确率、低误报率等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。
遗传算法作为一种基于生物进化思想的优化算法，能够很好地模拟自然进化规律，适用于在多维、多目标优化问题上寻优。因此，基于遗传算法的特征选择方法具有优秀的寻优性能和全局收敛能力，可在复杂的入侵检测业务场景中发挥重要作用。
二、研究内容及进展
本文基于遗传算法的特征选择方法，针对KDD Cup 1999数据集中的网络入侵
-
基于遗传算法和支持向量机的特征子集选择方法.pdf
更多技术文章，论文请登录
第 卷 第 期 电子测量与仪器学报
! % !# R! $ R %
%’($)* + ,*,-.($/-
年 月
-
基于佳点集遗传算法的边缘检测.PDF
第31卷第8期 重庆大学学报 V01．31No．8
of
2008年8月 Journal Aug．2008
ChongqingUniversity
文章编号：1000—582X(2008)08—0902-06
基于佳点集遗传算法的边缘检测
-
基于佳点集遗传算法模糊聚类技术.pdf
第 卷 第 期 合肥 工业 大 学 学报 ( 自然 科 学 版 D
28 4 Vol. 28 No. 4
像 喜 漆 驰 莽 蔫 畦 磁 豪 躬 嘿 獭 氦 澎 草 占 否 催 队 各 盲 幅 共 藤 揣 浓 筛 渤 店 匝 都 骑 创 沏 适 逛 纯 榷 狸 唯 鉴 她 瘩 戍 霄 拍 肉 尾 昧 校 娶 锗 杨 纸 深 狭 帮 傅 戎 凸 跑
-
基于遗传算法的高维数据特征选择和特征子集的组合分析-计算机软件与理论专业论文.docx
基于遗传算法的高维数据特征选择和特征子集的组合分析Feature
基于遗传算法的高维数据特征选择和特征子集的组合分析
Feature Selection Based on GA and Analysis of Feature Subsets Ensemble
Compmer Software and Theory Name：Huang Huanyu Supervisor：Professor Yin Jian
Abstract
The eme唱ence of high-dimensional machine learning fields such bioinformatics，informat
-
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
-
一种基于改进遗传算法的多播路由选择方法.pdf
-
基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法.pdf
第 11卷 第 1期 大 连 民 族 学 院 学 报 Vo l. 11,No. 1
2009年 1月 Jou rnal of D alian N ationalitie s U n iversity January 2009
文章编号 : 1009 - 3 15X (2009) 01 - 0085 - 03
-
基于遗传模拟退火算法的暂态稳定评估特征选择的任务书.docx
基于遗传模拟退火算法的暂态稳定评估特征选择的任务书
一、任务描述：
暂态稳定评估是电力系统的重要安全控制技术之一，其作用是评估电力系统在扰动作用下的稳定性能。为了提高暂态稳定评估的准确性和计算效率，采用基于遗传模拟退火算法（GA-SA）的特征选择方法对系统进行特征提取和选择，以提高评估的可靠性和精度。
本任务旨在设计并实现基于GA-SA算法的暂态稳定评估特征选择方法，并在IEEE14和IEEE30节点系统上进行实验验证。
二、任务要求：
1.了解电力系统暂态稳定评估理论和常用方法，熟悉遗传模拟退火算法的原理和特点。
2.基于MATLAB平台设计并实现基于GA-SA算法的暂态稳定评估特征选择方法
-
毕业论文普通遗传算法与佳点集遗传算法的研究.doc
目 录摘要 1
关键词 1
引言 1
1 遗传算法概论 1
1．1遗传算法的历史和研究现状 1
1．2 遗传算法的基本原理 3
1．2．1 遗传算法基本概念 3
1．2．2 遗传算法基本原理 3
1．2．3 遗传算法的特点 3
2 普通遗传算法 4
2．1 普通遗传遗传算法思想 4
2．2 普通遗传算法的遗传操作 4
2．2．1 选择（selection）操作 4
2．2．2 交叉(crossover)操作 4
2．2．3 变异(mutation)操作 5
4 遗传算法在TSP问题上的应用 8
4．1 TSP问题概述 8
4．2遗传算法求解TSP问题 8
4．2．1编码与
-
基于信息熵的特征选择方法.docx
《基于信息熵的特征选择方法》
摘要
伴随着当今社会中各种各样新技术的不断展现，技术发展中需要和产生的数据集的数量也在不断增加。与此同时，这些数据集出现了很多共同的问题，即用来学习训练的样本数据较少、数据集特征维数较高等问题，这些问题给数据分类带来了很大的挑战，其中数据集特征中还可能存在许多与数据分类关联不大的特征存在，无关特征的存在会影响分类模型的准确率。所以，如何从数据集中剔除对分类模型准确率提升影响不大或者会降低分类模型准确率的特征，是目前许多领域面临的一大难题。特征选择的提出就是为了解决上述难题，特征选择方法研究的是如何选择对分类问题重要的特征组合，使得特征组合里包含原始数据集的