论文研究一种基于ReliefF和PLS的特征选择算法 .pdf

对于一个给定的待分类模式，特征选择要求人们从大量的特征中选取一个最优特征子集，以代表被分类的模式。对 特征选择问题提出了基于一种特殊度量的特征选择方法，先通过对数据集的训练得到特殊的度量，然后用该度量

一种改进的Otsu算法研究，李冰玉，彭利标，Otsu（最大类间方差）算法的一些优秀性质使得它在许多不同的图像分割系统中得到非常广泛的应用，该算法运算量不大，在一定条件下�

一种改进的蝙蝠算法研究，李雅梅，曹益华，蝙蝠算法( BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化算法,针对这些问题标准的编蝠算法存在着寻优精度不高、后期收敛速度慢、易陷入

一种改进的基于纹理特征的车牌定位问题研究，丁蕾，李承冬，车牌识别问题的一个关键环节就是车牌定位，是否能够准确定位车牌直接影响车牌的识别，因此对车牌定位的研究是非常必要的。本文主

针对标签排序问题的特点，提出一种面向标签排序数据集的特征选择算法（labelrankingbasedfeatureselection，LRFS）。该算法首先基于邻域粗糙集定义了新的邻域信息测度，能直接

提出了一种基于LPP和LDA的降维算法。该算法不仅考虑了LPP能保持局部邻近关系属性，还考虑了LDA能使降维后的数据更易于分类属性，并且该算法是线性的，很容易将新样本映射到目标空间。在人脸识别中的实验

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特征选择作为一种数据预处理技术被广泛研究，由于其具有NP难度而一直无法找到有效的求解方法。鉴于目前在特征选择中应用较多的遗传算法存在进化机制上的局限，将量子进化算法应用于特征选择，提出了一种基于改进量