基于权重阈值寻优的案例推理分类器特征约简

作     者：赵辉 严爱军 王普 ZHAO Hui;YAN Ai-jun;WANG Pu

作者机构：北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 

基　　金：国家自然科学基金项目(61374143) 北京市自然科学基金项目(4152010) 城市轨道交通北京实验室课题资助 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2015年第32卷第4期

页      码：533-539页

摘      要：为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力.

主 题 词：案例检索 特征权重 阈值寻优 特征约简 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7641/cta.2015.40541

馆 藏 号：203864447...