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公开(公告)号：CN116561543A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310500864.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/211 , G06N3/006 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种用于特征选择的蚁狮优化方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：首先获取训练数据集，采用信息增益方法提取预选特征集合；构建蚂蚁和蚁狮种群并初始化；利用准对立学习策略优化初始种群；选出适应值最佳的蚁狮作为最佳特征组合，标记为精英蚁狮；蚂蚁种群围绕蚁狮种群随机游走并更新位置；重新计算并更新蚂蚁和蚁狮种群适应值以及精英蚁狮和迭代次数；判断迭代次数是否小于迭代阈值；若是则继续迭代寻找适应值更佳的精英蚁狮，否则停止迭代，返回精英蚁狮以及适应值，确定最优特征组合。实验表明，使用本发明所改进的蚁狮优化算法用于特征选择，能够在减少特征数量的同时提高分类准确率。
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