基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法
为提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,提出一种基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法.该方法采用二进制免疫量子粒子群优化搜索特征子集,利用并行算法来提高时间效率,从而较快地获得较具代表性的特征子集,实验结果表明该算法是有效的.
特征空间、特征选择、并行二进制免疫量子粒子群优化
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TP301(计算技术、计算机技术)
四川省科技计划项目2008GZ0003;四川省科技厅科技攻关项目07GG006-019
2010-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
53-58,63