Abstract-A new feature selection approach som bygger på integrering av en genetisk algoritm och partikel svärm optimering föreslås. Den totala noggrannheten hos en stödvektormaskin som klassificerar valideringsprover används som ett fitnessvärde. Den nya metoden genomförs på välkända Indian Pines hyperspectral data uppsättning. Resultaten bekräftar att den nya metoden kan automatiskt välja de mest informativa funktionerna i termer av klassificering noggrannhet inom en acceptabel processtid CPU utan att kräva att antalet önskade funktioner ställs in a priori av användare. Dessutom testas nyttan av den föreslagna metoden för vägdetektering. Resultaten bekräftar att den föreslagna metoden kan skilja mellan väg- och bakgrundspixlar och presterar bättre än de andra metoder som används för jämförelse i fråga om prestandamått. Index Terms-Attribute profil, funktionsval, hybridisering av genetisk algoritm (GA) och partikel svärm optimering (PSO), hyperspektral bildanalys, vägdetektering, stöd vektor maskin (SVM) klassificerare.
Författaren har betonat att de föreslagna resultaten kunde välja de mest informativa funktioner och diskriminera mellan väg och bakgrund pixlar REF.
Feature Selection Based on Hybridization of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}