کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
531366 | 869833 | 2010 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feature subset selection in large dimensionality domains
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Searching for an optimal feature subset from a high dimensional feature space is known to be an NP-complete problem. We present a hybrid algorithm, SAGA, for this task. SAGA combines the ability to avoid being trapped in a local minimum of simulated annealing with the very high rate of convergence of the crossover operator of genetic algorithms, the strong local search ability of greedy algorithms and the high computational efficiency of generalized regression neural networks. We compare the performance over time of SAGA and well-known algorithms on synthetic and real datasets. The results show that SAGA outperforms existing algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 1, January 2010, Pages 5–13
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 1, January 2010, Pages 5–13
نویسندگان
Iffat A. Gheyas, Leslie S. Smith,