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题名基于适用性骨干粒子群优化算法的特征选择实现
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作者
徐逸
李家源
曹雪虹
焦良葆
孟琳
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机构
南京工程学院人工智能产业技术研究院
江苏省智能感知技术与装备工程研究中心
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第11期2533-2537,2580,共6页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(编号:61903183)资助。
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文摘
图像的特征选择需要筛除大量噪声节点,在像素较高的图像内处理效率低下,为减少图像特征选择的处理时间,设计基于适用性骨干粒子群优化算法的图像特征选择方法。提取图像视觉特征参数,包括颜色参数、纹理参数以及形状参数。获取分类面的线性判别函数,建立最优超平面,得到满足约束条件的目标函数以及特征选择的适应度函数,基于适用性骨干粒子群引入粒子位置与速度更新机制,设计特征选择算法,得到一个新的图像特征选择处理方法。获取不同阈值以及不同学习效率下的最优特征数量,分别测试四种数据集内特征选择算法的运行时间,实验结果显示,在四种数据集内,适用性骨干粒子群优化算法的运行时间均小于其他算法,可见该算法为相同图像相同参数下的最优算法。
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关键词
适用性骨干粒子群优化算法
最优超平面
特征选择
图像预处理
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Keywords
applicability backbone particle swarm optimization algorithm
optimal hyperplane
feature selection
image preprocessing
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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