基于粗糙集的神经网络集成特征选择及其在模式分类中的应用

"本文提出了一种基于粗糙集约简的神经网络集成特征选择方法，并应用于模式分类，旨在降低传统集成特征选择算法的计算复杂性。该方法首先采用结合遗传算法和重采样技术的动态约简策略，以获取具有良好泛化能力的约简集。然后，基于不同的约简构建多基BP神经网络作为基础分类器。通过搜索策略，根据选择性集成的思想，找到具有最佳泛化性能的神经网络集成。最后，通过将组件网络的预测结果进行投票组合，实现基于神经网络集成的分类。实验在遥感图像和五个UCI数据集上验证了该方法的有效性。" 这篇论文的核心是介绍了一种新的特征选择策略，它结合了粗糙集理论、遗传算法和神经网络集成，以优化模式分类的性能。以下是相关知识点的详细说明： 1. **粗糙集理论（Rough Set Theory）**：粗糙集理论是一种处理不完全或不确定信息的数学工具，用于发现数据中的等价关系和知识约简。在此方法中，它被用来减少特征空间的维度，降低计算复杂性。 2. **动态约简技术**：结合遗传算法和重采样方法的动态约简策略，旨在找到一组最优特征子集（即约简），这组子集能够在保持数据分类能力的同时，降低计算成本。遗传算法是一种优化技术，模拟自然选择和遗传过程，而重采样则用于改进样本分布和模型泛化。 3. **遗传算法（Genetic Algorithm）**：遗传算法是一种全局优化方法，通过模拟生物进化过程中的遗传和自然选择来寻找问题的解决方案。在这里，它用于搜索最佳特征子集。 4. **重采样方法**：重采样可以包括过采样（增加少数类样本数量）或欠采样（减少多数类样本数量），以平衡类别分布，防止过拟合，提高模型泛化能力。 5. **BP神经网络（Backpropagation Neural Network）**：这是一种常见的前馈神经网络，通过反向传播算法训练，用于多层非线性建模。在此研究中，多个基于不同约简的BP神经网络被用作基础分类器。 6. **选择性集成（Selective Ensemble）**：这种方法强调不是简单地组合所有基础分类器，而是通过评估每个分类器的性能，选择表现最好的一部分组成集成，以提升整体分类准确性和稳定性。 7. **投票策略（Voting）**：在神经网络集成中，投票策略是指将各个组件网络的预测结果聚合起来，以多数票或加权多数票决定最终分类结果。 8. **实验验证**：论文在遥感图像和UCI数据集上进行了实验，这些数据集通常包含多种特征和类别，是评估机器学习和模式识别方法的常用基准。 这种特征选择方法在降低计算复杂性的同时，提高了模式分类的准确性，尤其适用于处理高维数据和复杂分类任务。通过集成学习和优化技术的结合，为特征选择和分类问题提供了创新解决方案。