基于人工神经网络的特征选择方法和装置

摘要

本发明涉及一种基于人工神经网络的特征选择方法和装置，其中该方法包括：根据待选择的K个特征和O个输出目标构造具有输入层、中间层和输出层的人工神经网络；利用训练集对所述人工神经网络进行训练，以确定所述人工神经网络中各层至下一层的连接权重，其中，训练时所用的优化函数包括对所述输入层进行稀疏性约束的项，以使得所述输入层至下一层的连接权重能够表示对所述K个特征的选择结果。通过在人工神经网络的输入层添加稀疏性约束，能够实现在对人工神经网络进行训练的同时得到特征选择结果，提高了对人工神经网络进行特征选择的效率。