[发明专利]一种改进的基于Markovblanket红外光谱特征选择算法在审
| 申请号： | 201710791401.7 | 申请日： | 2017-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN107577457A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 吕子敬;韩顺利;张志辉;刘磊;张鹏 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 |
| 主分类号： | G06F8/30 | 分类号： | G06F8/30 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 | 代理人： | 陈永宁 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 改进 基于 markovblanket 红外 光谱 特征 选择 算法 | ||
【权利要求书】：
1.一种改进的基于Markovblanket红外光谱特征选择算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：计算候选特征集S中所有特征fn与类标签C的相关性度量值SU，找出SU最大的值作为初始权重w(f)，并把SU值最大的特征f加入到已选特征集W中，删除候选特征集S中的此特征；
步骤2：以新加入到已选特征集W的特征f作为条件计算所有特征fn的条件相关性度量值CSU的值，找出初始权重w(f)与CSU相乘后的最大值，并把该值作为新的权重，同时把新的最大权重值对应的特征f选入已选特征集W中，并将该特征从候选特征集S中删除；
步骤3：运用近似Markov Blanket删除已选特征集W中冗余性较高的特征，直到候选特征集S为空，从而获取到最优特征空间Sbest。
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