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研究医药文本特点,提出了基于免疫克隆选择算法的医药文本分类特征选择方法。该算法引入Jeffries-Matusita距离设计亲和度,并利用相应的克隆算子确保算法快速收敛到全局最优解。实验结果表明,该算法在提高医药文本分类精度的同时,有效降低了特征维数。与基于BP神经网络特征选择和基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集。 相似文献
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研究医药文本特点,提出了基于免疫克隆选择算法的医药文本分类特征选择方法。该算法引入Jeffries-Matusita距离设计亲和度,并利用相应的克隆算子确保算法快速收敛到全局最优解。实验结果表明,该算法在提高医药文本分类精度的同时,有效降低了特征维数。与基于BP神经网络特征选择和基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集。 相似文献
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