文献类型：期刊文章

作　　者：刘晓光[1] 孙海峰[1]

机构地区：[1]长春理工大学光电信息学院信息工程分院,吉林长春130012

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：吉林省科技计划基金项目(20140520115jh)

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：2254-2258

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对引力搜索算法早熟收敛和局部收敛能力慢的不足,提出一种改进的引力搜索算法(BGSA-PS),并用于特征选择处理,从原始特征集合中寻找合适且数量较小的特征子集。加入多样性因子更新粒子的速度,扩展全局搜索空间,防止早熟收敛,结合模式搜索法增强并加速局部搜索能力。在UCI分类数据集上的实验结果表明,该方法同原始离散型引力搜索算法及相似算法相比,选取的特征数量较少、分类精度较高,是一种有效的特征选择方法,可广泛用于特征选择领域。

关 键 词：离散引力搜索  特征选择  模式搜索 人工智能 数据分类

分 类 号：TP391]