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SFL算法在实例选择中的应用

范彦方  
【摘要】:SFL算法是一种经典的进化算法,相对于其它进化算法,它收敛快速等诸多优点。据此,本文提出一种基于SFL算法的实例选择算法(SFLSS:Shuffled Frog Leaping Sample Selection)。在求解过程中,每一个压缩集被当做一个frog,每一个实例是frog中的一个基因,SFL算法通过更新公式在每次迭代时对frog进行更新,最终适应度值最大frog即最优压缩集。通过在真实数据集上的实验可知SFLSS算法得到的压缩集在压缩比、分类精度上均优于MCS、GA等经典算法。


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