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摘要
本发明公开了一种基于混合蚁群优化算法的高维特征筛选方法,主要解决现有技术筛选出的特征子集性能不佳及筛选过程耗时长的问题,其方案是：对输入的高维数据预处理,并计算预处理后数据的相关性与对称不确定性；初始化蚁群算法,通过各蚂蚁构建特征子集；计算各特征子集的适应度并对其进行排序,选出当代最优特征子集及其适应度；对各代最优特征子集及其适应度进行迭代更新；比较各代最优特征子集的适应度,将适应度最高的特征子集作为最终筛选后的特征。本发明加速了最优特征子集的搜索,筛选出的特征子集具有较好的分类性能,且减少了筛选的整体运行时间,可用于癌症基因分析及高光谱图像分类中的通道选择。
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