[发明专利]基于改进粒子群算法的数据特征选择方法及系统在审
| 申请号： | 201810844459.8 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109145960A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 周风余;陈科;尹磊;王玉刚;万方;汪佳宇;边钧健;刘进 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的数据特征选择方法及系统，包括以下步骤：确定评估特征子集的分类器模型；以分类器模型的正确分类率指导特征选择，逐步加入特征子集个数共同指导特征的选择，建立特征子集的质量评价函数；确定数据集中特征选择标准；对粒子群算法进行改进，根据建立的特征子集质量评价函数，计算粒子群中每一个粒子的适应度值，采用Logistic混沌图谱更新粒子群算法的惯性权重，以改进后的粒子群算法处理数据集，得到选择结果。 | ||
| 搜索关键词： | 粒子群算法 特征子集 质量评价函数 分类器模型 数据特征 特征选择 改进 处理数据 惯性权重 评估特征 数据集中 选择结果 粒子群 适应度 混沌 子集 粒子 图谱 分类 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进粒子群算法的数据特征选择方法，其特征是：包括以下步骤：确定评估特征子集的分类器模型；以分类器模型的正确分类率指导特征选择，逐步加入特征子集个数共同指导特征的选择，建立特征子集的质量评价函数；确定数据集中特征选择标准；对粒子群算法进行改进，根据建立的特征子集质量评价函数，计算粒子群中每一个粒子的适应度值，采用Logistic混沌图谱更新粒子群算法的惯性权重，以改进后的粒子群算法处理数据集，得到选择结果。
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