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奥马尔·萨贝尔·卡西姆;努里·努尔·穆罕默德

一种新的基于二元灰狼优化和萤火虫算法的特征选择混合算法。 （英语） Zbl 07435847号

亚欧数学杂志。 14，第10号，文章ID 2150172，10 p.（2021）.
摘要：在对疾病进行分类时，许多数据集具有一些冗余特征，这些特征并不影响分类的准确性。有几种进化算法用于确定特征和降低维数模式，如灰狼优化（GWO）和萤火虫算法（FFA）。本文提出了一种混合优化算法BGWO FFA来寻找数据集的最优子集。BGWO FFA得益于GWO和FFA在搜索空间中找到最佳特征子集的能力。结果表明，通过均方误差（MSE）和特征选择的数量，BGWO FFA显示出高效和高精度，因此显著优于算法BGWO的结果。

MSC公司：

68单元01 计算方法学的一般主题
65D20个 特殊函数和常数的计算，表格的构建

关键词：

灰色狼优化;萤火虫算法;分类;特征选择

软件：

UCI-毫升;格沃
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.S.Qasim}和\textit{N.M.Noori}，亚欧数学杂志。14，第10号，文章ID 2150172，10 p.（2021；Zbl 07435847）
全文： 内政部

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