用于特征选择的BF算法及其与BF算法的比较

俞斌; 袁保宗

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用于特征选择的BF算法及其与BF算法的比较

更新时间：2025-12-08

- 用于特征选择的BF算法及其与BF算法的比较
- BF Algorithm for Feature Selection and Its Comparison with BF Algorithm
- 电子学报 1993年第4期页码：52-57
- 作者机构：
  
  1. 北方交通大学信息科学研究所
  2. 北方交通大学信息科学研究所北京 100044
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金（9690015）;中国博士后科学基金(2019M651650)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：1993
- 稿件说明：
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[1]俞斌,袁保宗.用于特征选择的BF算法及其与BF算法的比较[J].电子学报,1993(04):52-57.

Yu Bin, Yuan Baozong. BF Algorithm for Feature Selection and Its Comparison with BF Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (4): 52-57.
[1]俞斌,袁保宗.用于特征选择的BF算法及其与BF算法的比较[J].电子学报,1993(04):52-57. DOI：

Yu Bin, Yuan Baozong. BF Algorithm for Feature Selection and Its Comparison with BF Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (4): 52-57. DOI：

摘要

借助于人工智能搜索技术

Xu等人提出了计算量优于B

B算法的全局最优特征提取BF*算法。本文在分析了BF*算法搜索树T

结构的基础上

提出了一种比T

具有更少节点的搜索树T

及相应的BF**算法。并证明

在不另增加存贮量和保持全局最优特性的前提下

BF**算法在计算量方面优于BF*算法。

Abstract

With AI technology in searching

et al. presented a global optimum feature selection algorithm

which is computationally superior to B&B one. Based on the analysis of search tree TB used in BF

this paper proposes a new structure of search tree

on which there are fewer nodes than on TB. A feature selection algorithm on Tb

referred as to BF

is designed

of which the computational complexity is lower than BF’s

without increasing storage and with global optimum property.

关键词

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