摘要
物联网等新兴技术使制造过程变得更加复杂,传统评估方法适用度低,为此研究数据驱动下的评估,但多冗余数据使运算时间增加并影响评估准确率,提出了基于改进粒子群的过滤式特征选择(genetic algorithm improves particle swarm optimization algorithm for filtering feature selection,GPSO-FFS)算法。采用拉普拉斯得分值(laplacian score)和皮尔逊(pearson)相关系数联合构造适应度函数,结合交叉变异算子优化粒子群算法,提高种群的多样性。以生产系统吞吐量评估为例,验证了所提方法的特征选择能力和判别效果,其准确率提高了5.9%。
出处
《信息技术与信息化》
2022年第6期55-59,共5页
Information Technology and Informatization
