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针对近红外光谱中的噪声和冗余信息导致分类模型识别率低的问题,提出了随机森林结合博弈论的特征选择算法。该算法首先根据随机森林对特征重要性进行度量,优选出对分类具有一定相关性的特征;然后利用改进的夏普利值结合互信息计算优选特征的权重,从加权后的特征集合中去掉冗余得到最优特征子集。为了验证算法的有效性,将其应用于烟叶产地识别模型,实验结果表明,该文所提出的特征选择算法对烟叶产地识别效果较好,分类识别率可达95.88%。 相似文献
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