基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法

• 作 者: 王金星 李恒斌 王蕊 刘双喜 曹维时 闫银发
• 机 构: 山东农业大学机械与电子工程学院
• 出 处: 农业机械学报
• 发表日期: 2013年02期
• 关键词: 棉花 异性纤维 支持向量机 离散型粒子群优化算法 特征选择 Cotton Foreign fiber SVM Binary particle swarm

针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证。实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26%的运行时间。