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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于金豺优化算法的服务价值链业务数据特征选择方法，包括提取业务数据、初始化参数、初始化猎物种群、计算maleset和femaleset集合、更新猎物位置和选择猎物位置，通过雄性金豺和雌性金豺间的勘探和包围协作进行狩猎，对多目标数据特征进行选择，同时利用预设向量和聚类算法来保证解集的分布均匀性，特征选择后的业务数据较原业务数据中拥有更低的维度。当利用该业务数据进行分类时，由于特征选择后的业务数据有着更低的维度，且保持了较好的分类性能，实现了对计算资源的优化，达到减少数据特征数量，节省更多的计算资源的目的。

主权项：1.基于金豺优化算法的服务价值链业务数据特征选择方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤S1：从第三方云平台抽取所需的业务数据，将所述业务数据作为适应度函数计算的输入集，所述适应度函数为两个目标函数F＝{f1，f2}，所述f1为原始数据集特征数目的保留率，所述f2为当前所选数据特征的分类性能；步骤S2：初始化参数，包括猎物种群数量N，种群中个体的维度M，迭代总次数mg，所述目标函数的一个可行解为Xi＝[x1，x2，…，xn]，其中n为数据集特征的最大维度，其中xi＝0或1，0表示不选择该特征，1表示选择该特征；步骤S3：生成初始猎物种群，其中猎物种群的每个个体为所述目标函数的一个解，所述初始猎物种群为N*M的矩阵，矩阵中每个元素为随机生成的0或1，0表示不选择该特征，1表示选择该特征，生成公式表示为Prey＝randint[0，1]，N，M；步骤S4：计算maleset和femaleset集合，所述maleset为雄性金豺集合，所述femaleset为雌性金豺集合，所述maleset集合和所述femaleset集合指导猎物种群的位置更新，基于非支配个体集构建所述maleset集合和所述femaleset集合，所述maleset集合以均匀分布向量为基础进行计算，将与均匀分布向量有着最小夹角的非支配个体设为适应度最优的个体，所述femaleset集合通过聚类算法筛选其余非支配个体，求得分布均匀的个体，将聚类所得的聚类中心点设为次优适应度个体；步骤S5：更新猎物位置，从所述maleset集合和所述femaleset集合中随机选出个体作为male和female指导猎物位置的更新，当猎物逃逸能力大于金豺捕猎能力时，为金豺对猎物的勘探阶段，当猎物逃逸能力小于金豺捕猎能力时，为金豺对猎物的包围阶段，YMg为雄性金豺的位置，YFMg为雌性金豺位置，Yg+1为更新后的猎物位置，所述所述Yg+1为连续值，通过转换函数将种群个体映射为二进制向量。步骤S6：选择猎物位置，Preyg为当前猎物位置，设PreyCandidateg+1＝Yg+1∪Preyg，基于非支配排序和拥挤距离排序从PreyCandidateg+1中筛选出N个个体作为Preyg+1，更新g＝g+1以判断迭代是否结束，当迭代gmg时跳转到步骤4进入下次迭代，当g＝mg时迭代结束，所述目标函数的非支配解为各种数据特征选择的结果。

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百度查询： 西南交通大学 基于金豺优化算法的服务价值链业务数据特征选择方法