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针对水声目标小样本识别中样本数目有限而特征数目不断增加,导致分类系统分类性能下降的问题,提出了一种新的自适应免疫特征选择算法(AIFSA).该算法先利用先验知识生成初始种群,接着利用交叉、变异和新的自适应免疫算子指导种群进化,每代中对分类贡献大且选择特征数目少的个体适应度值高.AIFSA具有可以利用先验知识、收敛速度快以及优化特征子集维数小的优点.提取了实测4类水声目标的多域特征,进行特征选择和分类识别仿真实验,结果表明:AIFSA可以选择有效特征子集,在特征维数下降60%的情况下,支持向量机分类器的平均正确分类率下降很小;AIFSA与标准遗传算法相比,收敛快、稳定,所得优化特征子集具有更高的正确分类率和更好的范化性能. 相似文献
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