基于正則化網絡-遺傳算法的屬性篩選及其在化學模式識別中的應用

基于正則化網絡-遺傳算法的屬性篩選及其在化學模式識別中的應用

采用貝葉斯正則化方法訓練,以得到推廣性優良的神經網絡,并提出啟發性的遺傳算法.通過靈敏度分析對正則化網絡實施剪枝,從而在高維模式中篩選出能代表其分類特性的最小最優屬性特征子集.此方法應用于高維留蘭香模式的屬性篩選與模式分類,效果良好,明顯優于其它方法.

作 者： 束志恒 方士 陳德釗 陳亞秋   作者單位： 束志恒,陳德釗,陳亞秋(浙江大學化學工程系仿真中心,杭州,310027)

方士(浙江大學環境工程系,杭州,310029) 

刊 名： 分析化學  ISTIC SCI PKU 英文刊名： CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY  年，卷(期)： 2003 31(10)  分類號： O65  關鍵詞： 貝葉斯正則化   神經網絡剪枝   屬性篩選   遺傳算法  

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