Применение ранжирования и схем кроссвалидации при отборе признаков для нечеткого классификатора

Статья в журнале

Отбор признаков является NP-трудной задачей, гарантировано оптимальное решение может быть найдено только путем полного перебора. В статье описывается подход к отбору признаков на основе ранжирования и схем кроссвалидации. Для формирования оптимальных наборов признаков используются бинарные метаэвристические алгоритмы: гравитационный поиск, сорняковый алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм крилей.

Журнал:

  • Информационные и математические технологии в науке и управлении
  • Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук (Иркутск)

Библиографическая запись: Применение ранжирования и схем кроссвалидации при отборе признаков для нечеткого классификатора / И. А. Ходашинский [и др.] // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2018. – №2(10). - С. 31–41. - DOI: 10.25729/2413-0133-2018-2-03.

Индексируется в:

Год издания:  2018
Страницы:  31 - 41
Язык:  Русский
DOI:  10.25729/2413-0133-2018-2-03