基于改进的二进制蚁狮算法的特征选择模型及应用
Computer Integrated Manufacturing Systems（2021）
Abstract
为了降低滚动轴承故障数据集的特征维度,选取最有效的数据特征,首先提出一种改进的二进制蚁狮算法,该算法通过引入种群保护集机制,对具有寻优潜力的部分蚂蚁进行保留,并将保护集内群体与主群并行迭代,以加强算法的全局寻优能力,然后通过0-1背包问题验证了该算法的有效性;最后将上述改进融入混合式特征选择模型中,在UCI标准测试数据集与凯斯西储大学滚动轴承故障数据集上分别应用该模型进行特征选择.实验结果表明,融合改进二进制蚁狮算法的混合式特征选择模型的识别精度与特征约简能力均得到明显的提升.
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