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基于BPSO的水下目标特征选择方法

《计算机仿真》2008年 第1期 | 赵妮 孙进才 梁峰 田梦君   西北工业大学 陕西西安710072
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摘 要:为了提高水下目标识别的识别率,降低水下目标特征提取的代价,提出了基于二进制粒子群优化(Discrete Binary Particle Swarm Optimization。BPSO)的水下目标特征选择算法,并结合k近邻分类算法,对三类实测水下目标数据进行了最优特征集的选择及分类实验。实验结果表明该特征选择方法能有效降低水下目标的特征维数,选择出利于分类的特征子集,提高了水下目标识别的分类效果。为了说明方法对于其他模式识别问题的效果,另外选择了UCI机器学习数据库中的四组标准数据进行仿真分析。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)
【关键词】 粒子群优化算法 算法 特征选择 水下目标识别
【出 处】 《计算机仿真》2008年 第1期 196-199页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库