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题名改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用
被引量：2
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作者
李胜
张培林
李兵
吴定海
周云川
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机构
军械工程学院七系
军械工程学院四系
军械工程学院军械技术研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第3期242-246,252,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.E51205405
No.E51305454)
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文摘
针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法(Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS)算法。该算法根据求解问题的实际情况,赋予种群初始值。同时,设计了一种新的适应度函数,以减少计算量,并基于此适应度函数,提出了一种新的旋转角度更新公式,解决了其方向和大小确定困难的问题。将该算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中。实验结果表明,IQGAPLS算法具有较少的计算量和较短的执行时间,选择出的特征包含更多的工作状态信息,从而提高了分类准确率。
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关键词
量子计算
适应度函数
量子遗传偏最小二乘法
特征选择
轴向柱塞泵
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Keywords
quantum computation
fitness function
quantum genetic algorithm partial least square(qgapls)
feature selection
axial piston pump
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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