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提出了一种由遗传算法和改进互信息公式相结合的特征选择方法．将遗传算法中的特征评价函数换为改进互信息公式来对特征进行选择,结合了过滤式和封装式这2种特征选择方法的优点．实验部分采用另外2种特征选择算法与本文所提方法分别进行特征选择,将这3种方法所得到的特征子集用于概率神经网络、BP神经网络分类器上,通过比较对应的分类精度,检验各种特征选择方法的效果. 实验结果显示,所提出的特征选择方法能更为有效的实现特征选择,所取得的特征子集具有更好的泛化特性. 相似文献
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