基于蚁群优化的特征选择新方法

叶志伟; 郑肇葆; 万幼川; 虞欣

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基于蚁群优化的特征选择新方法

叶志伟, 郑肇葆, 万幼川, 虞欣

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叶志伟, 郑肇葆, 万幼川, 虞欣. 基于蚁群优化的特征选择新方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(12): 1127-1130.

引用本文:

叶志伟, 郑肇葆, 万幼川, 虞欣. 基于蚁群优化的特征选择新方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(12): 1127-1130.

YE Zhiwei, ZHENG Zhaobao, WAN Youchuan, YU Xin. A Novel Approach for Feature Selection Based on Ant Colony Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1127-1130.

Citation:

YE Zhiwei, ZHENG Zhaobao, WAN Youchuan, YU Xin. A Novel Approach for Feature Selection Based on Ant Colony Optimization Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(12): 1127-1130.

基于蚁群优化的特征选择新方法

¹ 湖北工业大学计算机学院,武汉市李家墩1村,430068² 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40271094)

详细信息

作者简介:
叶志伟,讲师,博士,主要从事图像分析与解译及蚁群算法的应用研究。

中图分类号: P237.3

A Novel Approach for Feature Selection Based on Ant Colony Optimization Algorithm

¹ Shool of Computer Science,Hubei University of Technology,1 Lijiadun,Wuhan 430068,China¹ Shool of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40271094)

摘要: 利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。
- 蚁群优化算法 /
- 特征选择 /
- 纹理分类 /
- 最优特征子集
Abstract: A novel approach is presented to solve feature subset selection based on ACO(ant colony optimization algorithm).The approach has the ability to accommodate multiple criteria such as accuracy and cost of classification into the process of feature selection and find the effective feature subset for texture classification.A classifier based on minimum distance is described to classify two types of texture images with feature subset selected by ACO and extracted by PCA(principal component analysis) respectively.Experimental result illustrates that the algorithm can reduce feature dimension,speed the classification of image and improve the recognition rate compared to PCA.
- ant colony optimization /
- feature selection /
- texture sification /
- optimal subset

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基于蚁群优化的特征选择新方法

¹ 湖北工业大学计算机学院,武汉市李家墩1村,430068² 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40271094)

作者简介:
叶志伟,讲师,博士,主要从事图像分析与解译及蚁群算法的应用研究。

收稿日期: 2007-10-14
修回日期: 2007-10-14
刊出日期: 2007-12-05

中图分类号: P237.3

关键词:

摘要: 利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。