混合过滤器和封装器启发式判别籽棉成熟度

Journal of Computer Research and Development(2013)

引用 1|浏览4
暂无评分
摘要
描述田间籽棉成熟度的形态结构和边界轮廓特征集存在维数灾难,其特征选择问题属于NP难题.基于交叉验证,提出了一种过滤器下浮动搜索并基于封装器停止搜索的求解算法.在训练集上以最大类可分性测量值为过滤器的评估函数启发式搜索最优l维特征子集(l=1,2,3,…),启发式规则包括最优特征组合和浮动搜索;在训练集上以Bayes分类器的误分率为封装器的评估函数对最优l维特征子集建模,模型在验证集上的平均误分率极小处产生的最优特征子集的容量为6,它们在预测集上的平均识别率为87.61%.在相关研究工作所涉及的40个数据集上验证算法的有效性,结果表明,在29个数据集上算法的分类性能好,执行效率高.
更多
查看译文
关键词
Feature selection,Filter,Heuristic search,Raw cotton,Ripeness,Wrapper
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要