【摘 要】
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针对当前多源特征数字化信息分层迭代采集系统,未对数字化信息最小特征子集隐层节点中心值进行筛选分类,导致采集时间较长、能量消耗较大.设计了基于遗传算法的多源特征数字
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1708085QF156)
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针对当前多源特征数字化信息分层迭代采集系统,未对数字化信息最小特征子集隐层节点中心值进行筛选分类,导致采集时间较长、能量消耗较大.设计了基于遗传算法的多源特征数字化信息分层迭代采集系统.采用Agent技术采集不同层次的数字化信息,详细的阐述了系统的基本架构和数字化信息采集Agent的结构模型;采用遗传算法,对重叠的数据进行筛选分类,节约空间存储量,并获取隐藏层到输出层的权值,通过全局最优值,对最佳个体进行特征提取,对特征进行选择,并输入到神经网络分类器中,利用神经网络分类器对数字化信息最小特征子集中的隐层
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