| 摘要 |
1. Способ осуществления основанного на генетическом алгоритме выбора признаков, способ содержит этапы, на которых: ! применяют множественные шаблоны разделения данных к обучающему набору данных для построения множественных классификаторов для получения, по меньшей мере, одного результата классификации; ! интегрируют, по меньшей мере, один результат классификации из множественных классификаторов для получения интегрального результата точности; и ! выводят интегральный результат точности в генетический алгоритм в качестве пригодного значения для подмножества признаков-кандидатов, при этом осуществляется основанный на генетическом алгоритме выбор признаков. ! 2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором используют генетический алгоритм для получения подмножества признаков-кандидатов. ! 3. Способ по п.1, в котором множественные шаблоны разделения данных делят обучающий набор данных на данные тренировки и данные тестирования. ! 4. Способ по п.1, в котором множественные классификаторы выбирают из группы, состоящей из, по меньшей мере, одного из машины векторной поддержки, дерева решений, линейного дискриминантного анализа и нейронной сети. ! 5. Способ по п.1, в котором построение множественных классификаторов дополнительно содержит использование метода повторной выборки для получения каждого из множества тренировочных наборов и множества тестирующих наборов из обучающего набора данных. ! 6. Способ по п.1, в котором построение множественных классификаторов дополнительно содержит использование множества тренировочных наборов. ! 7. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором комбинир |
