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多目标进化算法在特征选择方面有显著的优势，但其求解高维数据最优特征子集的性能依然较差，且从获得的Pareto解集中选择合理最优解仍是一个挑战性的问题.为了解决该问题，提出一种基于自适应环境因子熵权决策的多目标特征选择算法.首先，通过设计环境因子来自适应识别关键特征，优化候选特征子空间；其次，将环境因子嵌入改进的交叉算子和变异算子，实现全局最优特征子集的自适应搜索；最后，利用关联环境因子的熵权决策策略，从获得的Pareto解集中选出最优解.实验表明，与现有的五种多目标特征选择算法相比，提出的算法具有更高的分类精度，并能准确地获取全局最优解，验证了该算法的有效性. 相似文献
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代数体函数的特征函数 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论了代数体函数的特征函数，并推广了Shah及Singh的已有结论。 相似文献
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代数体函数的增长级 总被引：1，自引：0，他引：1
阮宁 《安徽师范大学学报(自然科学版)》2002,25(4):320-323
讨论了代数体函数的增长级,改进了文献[1]的定理.结果表明,在附加某些条件下,代数体函数的增长级与决定它的不可约方程系数的级相等. 相似文献
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