امروزه با افزایش حجم تولید داده، توجه به الگوریتمهای یادگیری ماشین جهت استخراج دانش از دادههای خام افزایش یافته است. داده خام معمولاً دارای ویژگیهای اضافی یا تکراری است که بر روی عملکرد الگوریتمهای یادگیری تأثیر میگذارد. جهت افزایش کارایی و کاهش هزینه محاسباتی الگو أکثر
امروزه با افزایش حجم تولید داده، توجه به الگوریتمهای یادگیری ماشین جهت استخراج دانش از دادههای خام افزایش یافته است. داده خام معمولاً دارای ویژگیهای اضافی یا تکراری است که بر روی عملکرد الگوریتمهای یادگیری تأثیر میگذارد. جهت افزایش کارایی و کاهش هزینه محاسباتی الگوریتمهای یادگیری ماشین، از الگوریتمهای انتخاب ویژگی استفاده میشود که روشهای متنوعی برای انتخاب ویژگی ارائه شده است. از جمله روشهای انتخاب ویژگی، الگوریتمهای تکاملی هستند که به دلیل قدرت بهینهسازی سراسری خود مورد توجه قرار گرفتهاند. الگوریتمهای تکاملی بسیاری برای حل مسئله انتخاب ویژگی ارائه شده که بیشتر آنها روی فضای هدف تمرکز داشتهاند. فضای مسئله نیز میتواند اطلاعات مهمی برای حل مسئله انتخاب ویژگی ارائه دهد. از آنجایی که الگوریتمهای تکاملی از مشکل عدم خروج از نقطه بهینه محلی رنج میبرند، ارائه یک مکانیزم مؤثر برای خروج از نقطه بهینه محلی ضروری است. در این مقاله از الگوریتم تکاملی PSO با تابع چندهدفه برای انتخاب ویژگی استفاده شده که در آن یک روش جدید جهش که از امتیاز ویژگیهای ذرات استفاده میکند، به همراه نخبهگرایی برای خروج از نقاط بهینه محلی ارائه گردیده است. الگوریتم ارائهشده بر روی مجموعه دادههای مختلف تست و با الگوریتمهای موجود بررسی شده است. نتایج شبیهسازیها نشان میدهند که روش پیشنهادی در مقایسه با روش جدید RFPSOFS بهبود خطای 20%، 11%، 85% و 7% به ترتیب در دیتاستهای Isolet، Musk، Madelon و Arrhythmia دارد.
تفاصيل المقالة
رایمگ
يقوم نظام رایمگ بتنفيذ جميع عمليات الاستلام والتقييم والحكم والتحرير وتخطيط الصفحة والنشر الإلكتروني للمجلات العلمية.