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公开(公告)号：CN117874644A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043485.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/211 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于代理模型的改进顺序特征选择方法、系统和设备，属于特征选择领域；本申请包括代理模型训练和最佳子集生成两个阶段；其中代理模型训练阶段中使用带标签的数据集对嵌入注意力机制的神经网络进行训练，通过反向传播算法不断学习，更新注意力层的权值。最佳子集生成阶段中，旨在提高分类精度并减少特征数量，以代理模型训练阶段获得的注意力层为代理模型，将特征根据优劣关系重新排列，将优势特征依次加入子集，结合启发式采样方法，在评估后得到最优特征子集。本发明采用了神经网络嵌入注意力的新型结构，并以基于粗‑细采样的启发式顺序子集生成方法获得最优子集的特征选择两步走形式。
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