作者：刘晓光; 孙海峰离散引力搜索特征选择模式搜索人工智能数据分类
摘要：针对引力搜索算法早熟收敛和局部收敛能力慢的不足,提出一种改进的引力搜索算法（BGSA-PS）,并用于特征选择处理,从原始特征集合中寻找合适且数量较小的特征子集。加入多样性因子更新粒子的速度,扩展全局搜索空间,防止早熟收敛,结合模式搜索法增强并加速局部搜索能力。在UCI分类数据集上的实验结果表明,该方法同原始离散型引力搜索算法及相似算法相比,选取的特征数量较少、分类精度较高,是一种有效的特征选择方法,可广泛用于特征选择领域。
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