基于IPSO算法的特征选择与目标识别

摘要：

为了提高相似目标的分类识别率,实现降维,提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的特征选择与目标识别方法.IPSO利用二进制位串来计算位置和速度,并在速度更新公式中增加约束项,权衡识别率与特征维数的比重选择适应度函数.结合距离分类器,用IPSO在自建的相似目标特征库上进行最优特征子集选择及分类实验.实验结果表明了该算法的有效性,在UCI数据集上的对比实验结果表明了IPSO的改进效果.

关键词：改进粒子群优化(IPSO)、二进制粒子群优化(BPSO)、特征选择、小波不变矩、相似目标

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学研究基金项目09KJB510002;江苏省博士后科研计划基金项目1001027B;南京工业大学青年学术基金项目39710006

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3832-3835