| 基于多目标蜂群算法的数据分类方法 |
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| 作者姓名： | 王海泉 侯宇亮 魏建华 徐晓滨 苏孟豪 张姗姗 |
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| 作者单位： | 中原工学院 中原彼得堡航空学院, 郑州 450007,中原工学院 电子信息学院, 郑州 450007,中原工学院 电子信息学院, 郑州 450007,杭州电子 科技大学 自动化学院, 杭州 310018,中原工学院 电子信息学院, 郑州 450007,中原工学院 电子信息学院, 郑州 450007 |
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| 基金项目： | 河南省高等学校重点科研项目（18A120005）;浙江省重点研发项目（2019C03104）。 |
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| 摘 要： | 为了保证运算时效的同时,提高复杂数据的分类精度,提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法。该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标,利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优,针对多个有代表性的数据集进行仿真,结果表明所提出方法的有效性。
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| 关 键 词： | 蜂群算法 多目标优化 特征选择 极限学习机 数据分类 |
| 收稿时间： | 2019-05-13 |
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