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特征提取是模式识别领域的一个重要的研究方向，特征提取可以提高分类的效率与效果。本文将遗传算法与神经网络结合起来运用于特征提取，对在数据中起显著作用的特征进行筛选，除去冗余和次要特征，得到特征子集。通过对UCI机器学习数据库中的sonar数据进行试验，结果表明可以有效地提取出重要的特征。
基于遗传算法和神经网络的特征提取
【摘 要】
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特征提取是模式识别领域的一个重要的研究方向，特征提取可以提高分类的效率与效果。本文将遗传算法与神经网络结合起来运用于特征提取，对在数据中起显著作用的特征进行筛选，除去
【机 构】
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南华大学计算机科学与技术学院,安徽工程科技学院,湖南省第一师范学校信息技术系
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2008年4期
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