针对支持向量机在分类过程中的特征选择问题,提出了一种改进的遗传算法。在演化进程中运用Meteopolis准则通过合理选群来防止进化陷入局部极值区域。最后针对UCI数据库中的数据,通过将该算法与其他几种方法进行了比较,证明了本文算法具有较优的特征选择效果,并已成功应用在基于支持向量机的数字电路板故障诊断中。
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