特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。