数据驱动下基于GPSO-FFS算法的吞吐量评估
张蓝天
西南科技大学制造科学与工程学院 四川绵阳 621010
摘要：物联网等新兴技术使制造过程变得更加复杂,传统评估方法适用度低,为此研究数据驱动下的评估,但多冗余数据使运算时间增加并影响评估准确率,提出了基于改进粒子群的过滤式特征选择(genetic algorithm improves particle swarm optimization algorithm for fi ltering feature selection,GPSO-FFS)算法.采用拉普拉斯得分值(laplacian score)和皮尔逊(pearson)相关系数联合构造适应度函数,结合交叉变异算子优化粒子群算法,提高种群的多样性.以生产系统吞吐量评估为例,验证了所提方法的特征选择能力和判别效果,其准确率提高了5.9％.
关键词：吞吐量评估特征选择粒子群遗传算法Laplacian Score
论文发表日期：2022-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 55-59 )