改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用

摘要：

针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法(Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS)算法.该算法根据求解问题的实际情况,赋予种群初始值.同时,设计了一种新的适应度函数,以减少计算量,并基于此适应度函数,提出了一种新的旋转角度更新公式,解决了其方向和大小确定困难的问题.将该算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中.实验结果表明,IQGAPLS算法具有较少的计算量和较短的执行时间,选择出的特征包含更多的工作状态信息,从而提高了分类准确率.

关键词：量子计算、适应度函数、量子遗传偏最小二乘法、特征选择、轴向柱塞泵

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金E51205405,E51305454

在线出版日期：2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：242-246,252