【摘 要】
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为了提高特征选择方法的计算速度,提出基于Levy flight随机过程的特征选择方法.该方法在寻优过程中定义基于启发式的分阶段搜索策略,在局部搜索行为中引入Levy flight随机过
【机 构】
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浙江大学生物医学工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60772092,81101903)
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为了提高特征选择方法的计算速度,提出基于Levy flight随机过程的特征选择方法.该方法在寻优过程中定义基于启发式的分阶段搜索策略,在局部搜索行为中引入Levy flight随机过程,将Levy flight距离与搜索行为进行映射.在不同的搜索阶段,利用不同的映射区间改变搜索行为出现的概率,以该映射来控制局部搜索行为的方向和速度,从而避免了陷入局部最优的问题.实验结果表明,采用LevyFS算法克服了启发式特征选择方法的局限性,平均耗时仅为SFFS算法的1/3左右.
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