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在高维样本进行特征选择时,所得特征子集结果容易出现不稳定的状况。针对这一情况,文章提出了一种特征选择算法。使用PSO算法对特征进行选择,将隶属度函数加入稳定性评判准则中,形成多目标评价准则。为了避免粒子陷入局部最优化,使用突变策略对粒子进行了扰动,相较于传统方法,所得结果在特征子集稳定性方面平均提升了9.8%。