[发明专利]一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法及系统在审
| 申请号： | 201811086353.2 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109272038A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 叶志伟;孙爽;王春枝;苏军;孙一恒;金灿;郑逍;陈凤;杨娟;张旭 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法及系统，通过获取需要进行特征选择的训练样本集；生成样本标签维度的随机二进制数，根据所述二进制数对样本集进行特征抽取获得样本特征集；利用支持向量机(SVM)对所述样本特征集进行分类并得到分类准确度；利用所述准确度构造适应度函数并通过闪电接触过程算法对所述样本特征集进行特征选择。本发明利用支持向量机得到的分类准确度与所选特征个数计算适应度函数值，闪电接触过程算法利用该适应度值进行迭代优化，通过闪电接触过程算法进行特征选择，不需要对算法参数进行初始化，避免了参数选择对算法优化效果的影响，并能有效提高特征选择的效率与性能。 | ||
| 搜索关键词： | 特征选择 过程算法 闪电 样本 特征集 分类准确度 适应度函数 支持向量机 随机二进制数 训练样本集 参数选择 迭代优化 二进制数 个数计算 算法参数 算法优化 特征抽取 准确度 初始化 适应度 样本集 维度 标签 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取需要进行特征选择的训练样本集；步骤2：生成样本标签维度的随机二进制字符串，根据所述随机二进制字符串对所述训练样本集进行特征抽取，得到样本特征集；步骤3：利用支持向量机对所述样本特征集进行分类并得到分类准确度；步骤4：利用以所述准确度构造的适应度函数，通过闪电接触过程算法对样本特征集进行迭代优化，进而达到特征选择的目的。
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