【摘 要】
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针对樽海鞘群优化算法(SSA:Salp Swarm Algorithm)在求解特征选择问题时存在易陷入局部最优、收敛速度慢的不足,基于樽海鞘群优化算法提出了新的改进算法差分进化樽海鞘群特
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学软件学院
【基金项目】
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吉林省自然科学基金资助项目(2018010143JC),吉林省发展和改革委员会产业技术与开发基金资助项目(2019C053-9)
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针对樽海鞘群优化算法(SSA:Salp Swarm Algorithm)在求解特征选择问题时存在易陷入局部最优、收敛速度慢的不足,基于樽海鞘群优化算法提出了新的改进算法差分进化樽海鞘群特征选择算法(DESSA:Differential Evolution Salp Swarm Algorithm)。DESSA中采用了差分进化策略替代平均算子作为新的粒子迁移方式以增强搜索能力,并加入进化种群动态机制(EPD:Evolution Population Dynamics),加强收敛能力。实验中以KNN(K-Ne
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