基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法 |
| |
引用本文: | 张杰慧,何中市,王健,黄学全. 基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(6) |
| |
作者姓名: | 张杰慧 何中市 王健 黄学全 |
| |
作者单位: | 1. 重庆大学计算机学院,重庆,400044 2. 第三军医大学西南医院放射科,重庆,400038 |
| |
基金项目: | 国家863计划,重庆市"十一五发展规划"重大科技专项项目,重庆市自然科学基金项目 |
| |
摘 要: | 提出一种基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法.将自适应蚁群算法用于特征选择,以特征作为位置点,采用支持向量机分类器评价特征子集的性能,指导特征进行信息素的计算和更新,为特征与特征子集的选择提供了依据,避免了盲目搜索,使搜索算法能够快速收敛.在8组实际数据集中的实验结果表明,从分类正确率、特征子集大小以及运行时间三个角度考察,该算法具有良好的综合性能.同时,给出了该算法应用在孤立肺结节CT图像的检测和诊断中的分类结果.
|
关 键 词: | 蚁群算法 特征选择 支持向量机 自适应 孤立肺结节 |
Hybrid Feature Selection Algorithm Based on Adaptive Ant Colony Algorithm |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | ant colony algorithm feature selection support vector machine(SVM) adaptive solitary pulmonary nodules |
本文献已被 万方数据 等数据库收录! |
|