题名
基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法
DOI
作者
彭鹏1,2,3 倪志伟1,3 朱旭辉1,3 夏平凡1,3
作者单位
1.合肥工业大学管理学院；2.北方民族大学；3.合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
摘要
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.
关键词
​属性约简；邻域粗糙集；二元萤火虫群优化算法；反向学习；Lévy飞行
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20205
所属期刊栏目
工程技术
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