An alternative method for dealing the feature selection problem is pro的简体中文翻译

An alternative method for dealing t

An alternative method for dealing the feature selection problem is proposed through improving the MFOalgorithm by using the OBL approach to generate the population initialization and the DE approach as a methodfor the local searching for the MFO scheme. Due to that, the MFO explores the search space well better thanexploiting it; so, this combination improves the efficiency of the MFO and avoids it from getting stuck in localpoints. According to these strategies (OBL and DE), the proposed method is called OMFODE. Our method hasthree phases, initialization phase, phase of updating, and classification phase. Such phases of the proposed OMFODEapproach are given with more details in the following subsections (see Fig. 1).
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提出了一种解决特征选择问题的替代方法,即<br>通过使用OBL方法生成总体初始化和使用DE方法作为<br>局部搜索MFO方案的方法来改进MFO算法。因此,MFO更好地探索了搜索空间而不是<br>利用它。因此,这种组合提高了MFO的效率,并避免了其卡在本<br>地点中的情况。根据这些策略(OBL和DE),提出的方法称为OMFODE。我们的方法包括<br>三个阶段,初始化阶段,更新阶段和分类阶段。<br>在以下小节中将更详细地介绍所提议的OMFODE 方法的这些阶段(见图1)。
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通过改进 MFO,提出了处理特征选择问题的替代方法<br>使用 OBL 方法生成填充初始化和 DE 方法作为方法的算法<br>用于本地搜索 MFO 方案。因此,MFO 比<br>利用它;因此,这种组合提高了 MFO 的效率,并避免它卡在本地<br>点。根据这些策略(OBL 和 DE),建议的方法称为 OMFODE。我们的方法有<br>三个阶段,初始化阶段、更新阶段和分类阶段。拟议的OMFODE的这些阶段<br>以下小节给出了更多详细信息的方法(见图 1)。
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通过改进MFO,提出了一种处理特征选择问题的新方法<br>用OBL方法生成种群初始化和DE方法生成种群初始化的算法<br>用于本地搜索MFO方案。因此,MFO比<br>因此,这种组合提高了MFO的效率,并避免了它陷入本地<br>要点。根据这些策略(OBL和DE),提出的方法称为OMFODE。我们的方法<br>三个阶段,初始化阶段,更新阶段,分类阶段。建议的OMFODE的这些阶段<br>在下面的小节中给出了更详细的方法(参见图1)。<br>
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