满意特征选择及其应用

摘要

实际应用中的特征选择是一个满意优化问题.针对已有特征选择方法较少考虑特征获取代价和特征集维数的自动确定问题,提出一种满意特征选择方法(SFSM),将样本分类性能、特征集维数和特征提取复杂性等多种因素综合考虑.给出特征满意度和特征集满意度定义,设计出满意度函数,导出满意特征集评价准则,详细描述了特征选择算法.雷达辐射源信号特征选择与识别的实验结果显示,SFSM在计算效率和选出特征的质量方面明显优于顺序前进法、新特征选择法和多目标遗传算法.证实了SFSM的有效性和实用性.