基于改进的二进制蚁狮算法的特征选择模型及应用

摘要：

为了降低滚动轴承故障数据集的特征维度,选取最有效的数据特征,首先提出一种改进的二进制蚁狮算法,该算法通过引入种群保护集机制,对具有寻优潜力的部分蚂蚁进行保留,并将保护集内群体与主群并行迭代,以加强算法的全局寻优能力,然后通过0-1背包问题验证了该算法的有效性;最后将上述改进融入混合式特征选择模型中,在UCI标准测试数据集与凯斯西储大学滚动轴承故障数据集上分别应用该模型进行特征选择.实验结果表明,融合改进二进制蚁狮算法的混合式特征选择模型的识别精度与特征约简能力均得到明显的提升.

关键词：二进制蚁狮算法;种群保护集;并行迭代;0-1背包问题;混合式特征选择;轴承故障

所属期刊栏目：27

分类号：TP18;TH165.3(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金面上资助项目;安徽工程大学引进人才科研启动基金资助项目;安徽工程大学校级科研资助项目;高校优秀青年骨干人才国外访问研修资助项目

在线出版日期：2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1898-1908