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摘要
针对ReliefF算法在迭代过程中受样本选取随机性、随机样本可能带有干扰及类别先验概率等因素影响较大的问题，提出了一种无需类别先验概率，且可以在所有类别的样本核心圈进行迭代的改进ReliefF算法。在标准数据集上的试验结果表明，改进ReliefF算法克服了传统ReliefF算法容易受迭代次数、最近邻样本数影响的问题，且算法的特征选择结果稳定，在选取特征维数相同的情况下，改进ReliefF算法选取特征的分类效果较传统ReliefF算法也有所提高。最后，将改进ReliefF算法运用于水泥工艺故障诊断，运用该算法提取故障特征，以支持向量机作为分类器，实现了故障的准确识别。
- 出版日期2022
- 单位西南科技大学
