Применение ранжирования и схем кроссвалидации при отборе признаков для нечеткого классификатора
Статья в журнале
Отбор признаков является NP-трудной задачей, гарантировано оптимальное решение может быть найдено только путем полного перебора. В статье описывается подход к отбору признаков на основе ранжирования и схем кроссвалидации. Для формирования оптимальных наборов признаков используются бинарные метаэвристические алгоритмы: гравитационный поиск, сорняковый алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм крилей.
Журнал:
- Информационные и математические технологии в науке и управлении
- Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук (Иркутск)
Библиографическая запись: Применение ранжирования и схем кроссвалидации при отборе признаков для нечеткого классификатора / И. А. Ходашинский [и др.] // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2018. – №2(10). - С. 31–41. - DOI: 10.25729/2413-0133-2018-2-03.
Ключевые слова:
НЕЧЕТКИЙ КЛАССИФИКАТОР РАНЖИРОВАНИЕ МЕТАЭВРИСТИКА ГРАВИТАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ АЛГОРИТМ СОРНЯКОВ АЛГОРИТМ ОБЕЗЬЯН АЛГОРИТМ КРИЛЕЙИндексируется в: