La fonctionnalité de recherche est en construction.
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A New Hybrid Ant Colony Optimization Based on Brain Storm Optimization for Feature Selection Une nouvelle optimisation de colonie de fourmis hybrides basée sur l'optimisation de Brain Storm pour la sélection de fonctionnalités

Haomo LIANG, Zhixue WANG, Yi LIU

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Résumé:

Les algorithmes d’apprentissage automatique deviennent de plus en plus populaires à l’ère actuelle. Le prétraitement des données, en particulier la sélection des fonctionnalités, est utile pour améliorer les performances de ces algorithmes. Un nouvel algorithme puissant de sélection de fonctionnalités est proposé. Il combine les avantages de l’optimisation des colonies de fourmis et de l’optimisation des brainstormings qui simule le comportement des êtres humains. Six jeux de données classiques et cinq algorithmes de pointe sont utilisés pour effectuer une comparaison avec notre algorithme sur les problèmes de classification binaire. Les résultats sur la précision, le taux de pourcentage, le taux de rappel et les mesures F1 montrent que l'algorithme développé est plus excellent. De plus, elle n’est pas plus complexe que les approches comparées.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.7 pp.1396-1399
Date de publication
2019/07/01
Publicisé
2019/04/12
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8001
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Fondamentaux des Systèmes d'Information

Auteurs

Haomo LIANG
  Army Engineering University of PLA
Zhixue WANG
  Army Engineering University of PLA
Yi LIU
  National Innovation Institute of Defense Technology

Mots-clés

Table des matières