ABSTRACT Feature val spelar en viktig roll i datautvinning och mönsterigenkänning. De flesta befintliga urvalsmetoder lider dock av stagnation i lokala optimala och/eller höga beräkningskostnader. I allmänhet kan funktionen urvalsprocessen betraktas som ett globalt optimeringsproblem. Den svärm intelligens algoritm kan effektivt hitta den optimala funktionen delmängd på grund av sin globala sökförmåga. Men det förbrukar vanligtvis mycket lång körtid när man har att göra med stora datamängder. I detta papper, funktionsval omvandlas till ett globalt optimeringsproblem, som ger en snabb och effektiv metod baserad på svärm intelligens algoritm. För det första föreslår vi en global optimeringsram för filterbaserat funktionsval och dess matematiska modell. Dessutom, för att lösa funktionsvalet problem för akustisk defekt detektion, kombinerar vi den blandade grodhopp algoritm (SFLA) med en förbättrad minimal redundans maximal-resiliens (ImRMR), som heter SFLA-ImRMR. I experimenten, en bakåtutbredning neurala nätverk används för att utvärdera klassificeringen prestanda av den valda funktionen delmängd på testuppsättningar av akustiska defekt detektion. Resultaten visar att SFLA-ImRMR uppnådde liknande prestanda som de andra algoritmerna inom kortast möjliga tid. INDEX TERMS Feature val, optimering problem, blandas groda hoppa algoritm, ömsesidig information.
Zhang m.fl. föreslog en snabb funktion val algoritm baserad på svärm intelligens i akustisk defekt upptäckt REF.
A Fast Feature Selection Algorithm Based on Swarm Intelligence in Acoustic Defect Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}