检索结果-南通市图书馆

控制与决策 2025年第2期40卷 517-527页

作者：王霞张珊王勇王卓然云南民族大学电气信息工程学院昆明650504 云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室昆明650504

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算... 详细信息

森林优化特征选择算法(FSFOA)具有良好的分类性能和维度缩减能力,但其初始化森林的质量参差不齐,局部播种和全局播种的随机性较大,且适应度评估代价较高导致计算效率较低.针对上述问题,提出一种基于评分机制的类贪心森林优化特征选择算法(FSGLFOA-SM).首先,以每维决策变量的分类精度为其得分构建评分机制,提出类贪心初始化策略以生成较优质的初始化森林;其次,提出基于评分比较的类贪心局部播种策略,使评分相对较高的决策变量获得更大的局部播种概率;然后,在全局播种阶段提出类贪心遗传算子播种策略,对候选森林择优重建并进行遗传、类贪心交叉和变异操作,以保留评分较高的特征维度,有利于提高全局播种阶段的分类准确率;最后,为解决昂贵适应度评估带来的计算效率低下问题,建立历史数据库,在适应度评估前先进行库内查找,减少了重复解个体的计算量.实验结果表明,相比9个对比算法,FSGLFOA-SM在16个UCI数据集上的分类精度和维度缩减率更加优越.

关键词：特征选择森林优化算法评分机制类贪心初始化播种策略计算效率

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