IMT journal
IMT journal articlePublicationAcademic article
ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРО ВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА
http://libmeta.ru/object/imt_pub_232
Abstract
Отбор признаков является NP -трудной задачей, гарантировано оптимальное решение может быть найдено только путем полного перебора. В статье описывается подход к отбору признаков на основе ранжирования и схем кроссвалидации. Для формирования оптимальных набо ров признаков используются бинарные метаэвристические алгоритмы: гравитационный поиск, сорняковый алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм крилей.
Данные
| pages | 0-9 |
| year | 2018 |
| pageEnd | 9 |
| pageStart | 0 |
author
cites
Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm
Monkey algorithm for global numerical optimization
A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization
Using feature-based models with complexity penalization for selecting features
Бинаризация алгоритма гравитационного поиска в задачах отбора признаков для неч…
Сравнительный анализ применения методов дифференциальной эволюции для оптимизац…
No Free Lunch Theorems for Optimization
GSA: A Gravitational Search Algorithm
references
Krill herd: A new bio-inspired optimization algorithm
Monkey algorithm for global numerical optimization
A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization
Using feature-based models with complexity penalization for selecting features
Бинаризация алгоритма гравитационного поиска в задачах отбора признаков для неч…
Сравнительный анализ применения методов дифференциальной эволюции для оптимизац…
No Free Lunch Theorems for Optimization
GSA: A Gravitational Search Algorithm
UDC
published in
Входящие связи
← contains article · 1
← fragment of · 18
Внешние ссылки
- https://www.imt-journal.ru/archive/public/article?id=20 (fullTextUrl)