基于改进SFS特征选择BP识别算法
特征选择在BP神经网络算法中起着重要作用,顺序前向选择算法(SFS算法)利用前向搜索叠加的方式,从众多的原始特征中获得对分类识别算法最有效的主要特征,实现样本特征维数压缩。提出一种改进SFS特征选择算法,设计了加权判别函数和测试反馈停止准则。实验证明,改进算法能有效压缩样本特征维数,提高BP网络收敛速度和正确识别率。
特征选择、SFS、BP网络、收敛速度
TN911-34;TP391.4
湖南省创新基金支持项目202c26214300674
2015-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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