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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供一种基于杂种优势理论工业制造数据特征选择方法及系统，涉及机器学习领域，包括以下步骤：数据准备，进行预处理；设置算法相关参数，利用反向学习初始化种群；计算平衡因子，决定白鲸进入探索阶段或开发阶段，更新个体位置信息；计算鲸落概率，调节运动轨迹；当前的迭代次数达到预定迭代条件时，则进行最优邻域搜索；计算所有白鲸的目标函数值，进行非支配排序，选择第一非支配前沿的个体更新外部存档；输出非支配解集。本发明将特征选择建模为多目标优化问题，以数据分类性能和特征子集所占比例为目标函数，利用基于杂种优势理论改进的白鲸优化算法，获得一组最优特征子集来满足机器学习分类器的要求。
主权项：1.一种基于杂种优势理论工业制造数据特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据准备，包括获取工业制造过程中产生的数据，并对其进行预处理；步骤二、设置算法相关参数，利用反向学习初始化种群，并进行高效的非支配排序，更新外部存档；步骤三、计算平衡因子，决定白鲸进入探索阶段或开发阶段，更新个体位置信息；步骤四、计算鲸落概率，当鲸落概率大于平衡因子时，则通过两种不同的策略共同调节运动轨迹；步骤五、当前的迭代次数达到预定迭代条件时，对处在第一非支配前沿的个体进行最优邻域搜索；步骤六、计算所有个体的目标函数值，进行高效的非支配排序，选择第一非支配前沿的个体更新外部存档；步骤七、判断是否满足终止条件，如果是，则输出非支配解集；否则，返回步骤三。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 一种基于杂种优势理论工业制造数据特征选择方法及系统
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