本文主要研究内容
作者张傲,陈兰岚,魏琛（2019）在《基于MPGA的混合特征选择算法在驾驶压力检测中的应用》一文中研究指出：针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征信号的权重值,初选出对分类效果影响显著的特征子集;然后利用MRMR算法去掉冗余的特征,进一步精简特征子集;在此基础上采用MPGA挑选出效果最佳的特征子集。将该算法应用于驾驶压力检测,并与其他类似算法进行了对比。实验结果表明,该算法有效地消除了高维特征中的冗余信息,提高了特征选择阶段的运算效率且达到了很好的分类效果。
Abstract
zhen dui duo yuan sheng li xin hao ying yong yu jia shi ya li jian ce zhong cun zai xin hao chong lei duo 、te zheng wei shu gao yi ji yun suan xiao lv di de wen ti ,di chu le yi chong jie ge te zheng shua ze (ReliefF)suan fa 、zui da xiang guan zui xiao rong yu (MRMR)suan fa he duo chong qun wei chuan suan fa (MPGA)de hun ge te zheng shua ze suan fa 。shou xian li yong ReliefFsuan fa ji suan te zheng xin hao de quan chong zhi ,chu shua chu dui fen lei xiao guo ying xiang xian zhe de te zheng zi ji ;ran hou li yong MRMRsuan fa qu diao rong yu de te zheng ,jin yi bu jing jian te zheng zi ji ;zai ci ji chu shang cai yong MPGAtiao shua chu xiao guo zui jia de te zheng zi ji 。jiang gai suan fa ying yong yu jia shi ya li jian ce ,bing yu ji ta lei shi suan fa jin hang le dui bi 。shi yan jie guo biao ming ,gai suan fa you xiao de xiao chu le gao wei te zheng zhong de rong yu xin xi ,di gao le te zheng shua ze jie duan de yun suan xiao lv ju da dao le hen hao de fen lei xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自华东理工大学学报(自然科学版)的张傲,陈兰岚,魏琛，发表于刊物华东理工大学学报(自然科学版)2019年01期论文，是一篇关于生理信号论文,算法论文,算法论文,算法论文,特征选择论文,驾驶压力检测论文,华东理工大学学报(自然科学版)2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自华东理工大学学报(自然科学版)2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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