Global chaotic bat algorithm for feature selection

The wrapper algorithm adopts the performance of the learning algorithm as the evaluation criteria to obtain excellent classification performance. However, the wrapper algorithm is prone to converge prematurely. A global chaotic bat algorithm (GCBA) is put up forward to improve this shortage. First,...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	The Journal of supercomputing Jg. 78; H. 17; S. 18754 - 18776
Hauptverfasser:	Li, Ying, Cui, Xueting, Fan, Jiahao, Wang, Tan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 01.11.2022 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Adaptive learning Algorithms Classification Compilers Computer Science Datasets Gene expression Interpreters Machine learning Processor Architectures Programming Languages Solution space Transfer functions Wrapper feature selection algorithm Feature selection Bat algorithm Chaotic map Classification
ISSN:	0920-8542, 1573-0484
Online-Zugang:	Volltext
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