文献类型：期刊文章

作　　者：杨宏晖[1,2] 戴健[1] 孙进才[1] 杜方键[1] 彭圆[2] 李桂娟[2]

机构地区：[1]西北工业大学航海学院,西安710072 [2]水下测控技术国防科技重点实验室,大连116013

出　　处：《西安交通大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60672136)

年　　份：2011

卷　　号：45

期　　号：12

起止页码：28-32

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20120114659316)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对水声目标小样本识别中样本数目有限而特征数目不断增加,导致分类系统分类性能下降的问题,提出了一种新的自适应免疫特征选择算法(AIFSA).该算法先利用先验知识生成初始种群,接着利用交叉、变异和新的自适应免疫算子指导种群进化,每代中对分类贡献大且选择特征数目少的个体适应度值高.AIFSA具有可以利用先验知识、收敛速度快以及优化特征子集维数小的优点.提取了实测4类水声目标的多域特征,进行特征选择和分类识别仿真实验,结果表明:AIFSA可以选择有效特征子集,在特征维数下降60%的情况下,支持向量机分类器的平均正确分类率下降很小;AIFSA与标准遗传算法相比,收敛快、稳定,所得优化特征子集具有更高的正确分类率和更好的范化性能.

关 键 词：自适应免疫特征选择  水声目标识别 水声目标多域特征  小样本识别  

分 类 号：TP391.41]