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在文本分类中，特征空间维数通常高达几万，甚至远远超出训练样本的个数，这是一种十分普遍的现象。为了提高文本挖掘算法的运行速度，降低占用的内存空间，提出了一种基于优化的模拟退火算法的特征选择方法。在该方法中，为避免遗失当前最优解，增加了记忆功能，将当前最好的状态记忆下来，从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法；设计了一个自适应温度更新函数，并设置双阂值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量，从而较快地获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法是有效的。