二进制灰太狼优化特征选择
这个工具箱提供了两种类型的二进制灰太狼优化(BGWO)方法
<主要。m文件>的例子演示如何使用基准先于BGWO解决了特征选择问题。
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请考虑引用了我的文章
[1],精卫,et al。”一个新的竞争二进制灰太狼优化器来解决EMG信号的特征选择问题分类。“电脑,7卷,不。4、MDPI AG), 2018年11月,p。58岁的DOI:https://doi.org/10.3390/computers7040058
[2],精卫,阿卜杜拉和阿卜杜勒拉希姆。“基于反对竞争灰太狼优化器为肌电图特征选择。“进化的情报,施普林格科学与商业媒体公司2020年7月,DOI:https://doi.org/10.1007/s12065 - 020 - 00441 - 5
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 1.3 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/JingweiToo/Binary-Grey-Wolf-Optimization-for-Feature-Selection/releases/tag/1.3 |
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| 1.2 | 改进适应度函数的代码 |
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| 1.1.0 | 改变合作 |
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| 1.0.6 | - - - - - - |
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| 1.0.5 | - - - - - - |
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| 1.0.4 | - - - - - - |
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| 1.0.3 | 简化BGWO1程序。 |
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| 1.0.2中 | - - - - - - |
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| 1.0.1 | - - - - - - |
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| 1.0.0 |
