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全部作者: 李勇明 曾孝平 覃剑 第1作者单位: 重庆大学通信工程学院 摘要: 特征选择是复杂模式分类系统中重要的预处理过程。本文针对filter模式下传统遗传算法特征选择精度不高,wrapper模式特征选择时间代价较高的缺点,提出了1种新的特征选择算法。该算法设计了搜索性能较好的链式智能体遗传算法为搜索算法,引入多个评价准则进行轮询式选择。实验将本文算法与filter模式下多种单准则特征选择算法以及wrapper模式下特征选择算法进行了比较。实验结果表明,本文算法具有比filter模式下单评价准则选择精度更高的特点,同时选择时间代价远远低于wrapper模式下的特征选择算法,因此,该算法可用于设计实用的高识别正确率的模式分类系统。 关键词: 特征选择;遗传算法;链式智能体;轮询式;多准则 (浏览全文) 发表日期: 2007年10月24日 同行评议:
主要介绍了1种新颖的链式轮询多准则遗传算法,陈述正确,分析透彻,公式和数据基本正确。所提出的方法能够有效地提高复杂模式分类算法的识别率。主要创造性是利用多评价准则1致性原则进行轮询式评价。以下修改意见请作者参考:(1)是否需要保证所划分的特征子集的大小1致?如何划分特征子集? (2)对实验结果分析比较详细,考虑到篇幅,建议进行适当提炼。 (3)英文摘要应进1步推敲,如其中’this algorithm’最好改为 ‘the algorithm’或者‘the proposed algorithm’,摘要首子母应大写。
综合评价: 修改稿: 注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。