基于量子遗传算法的特征选择算法

摘要：

特征选择是模式识别和机器学习等领域中重要而困难的研究课题.提出一种最优特征子集评价准则和实现特征选择的一种新量子遗传算法(NQGA).NQGA采用量子门旋转角更新新方法和增强算法寻优能力及防止早熟收敛的移民和灾变策略.定性分析了NQGA的高效性.典型复杂函数测试和雷达辐射源信号特征选择的应用表明,NQGA寻优能力强、收敛速度快和能有效防止早熟现象.采用提出的准则函数和搜索策略实现特征选择,大大降低了特征维数,获得了更高的正确识别率.

关键词：遗传算法、特征选择、量子理论、量子遗传算法

所属期刊栏目：22

分类号：TP18;TP301.6(自动化基础理论)

资助基金：电子对抗技术预研项目NEWL51435QT220401;国家自然科学基金69574026;西南交通大学校科研和教改项目2003

在线出版日期：2005-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：810-813,819