龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南昌工程学院
摘要：本发明公开了一种面向高维数据的特征选择方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：将待处理的高维数据集中的多个不同的特征子集作为多个个体，构建初始种群，构建初始种群；对初始种群进行迭代进化，得到最优个体，得到最优的特征子集。本发明采用了层级化的种群模式，在进化过程中，来自较高层次的个体为较低层次的个体提供指导，从而探索数据集特征之间潜在的组合效应。其次，当种群中的所有个体都不包含某个特征时，可以动态地缩小搜索空间；当所有个体都包含某种特征组合时，可以帮助算法摆脱特定特征组合的控制并跳出局部最优。本发明可以在较短的运行时间内实现特征集的简化，并具有较高的分类精度。
主权项：1.一种面向高维数据的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：将待处理的高维数据集中的多个不同的特征子集作为多个个体，构建初始种群；对初始种群进行迭代进化，输出最优个体，得到最优的特征子集，包括：设置种群规模、最大迭代次数、学习氛围参数以及学习比率参数；对初始种群中个体的数量扩充至种群规模，得到合并种群，对合并种群中每个个体进行评估，得到多个评估值，根据多个评估值将多个个体进行划分至不同的层级；依次遍历合并种群中的每个个体，采用二进制编码对每个个体的值进行更新，得到更新种群；其中，若该个体位于最高层级，则从最高层级中抽取除自身之外的两个个体；若该个体不是位于最高层级，则分别从最接近的高层级以及对应层级中各抽取一个个体；将该个体与抽取的两个个体的和的平均值作为更新概率；生成一个随机数，当随机数小于学习氛围参数时，生成另一个随机数，当另一个随机数小于更新概率与学习比率参数的乘积时，将该个体更新为1，否则更新为0；对更新种群进行上述迭代进化，直到满足迭代次数，输出最终种群的最优个体，得到最优的特征子集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌工程学院 一种面向高维数据的特征选择方法、装置、设备及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号