论文研究-改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用.pdf

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文件名称：论文研究-改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用.pdf
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更新时间：2022-10-01 11:16:06
论文研究 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。