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研究文章

特征选择使用遗传算法进行识别和分类的一代儿童的活动模型使用环境的声音

表7

生成的模型精度。


数的功能	特征选择方法	分类器	精度

5	遗传算法	事例	0.89
5	遗传算法	数控	0.815
5	遗传算法	安	0.85
5	遗传算法	射频	0.92
5	遗传算法	Rpart	0.857
27	Akaike标准	事例	0.9425
27	Akaike标准	射频	0.9525
34	没有一个	事例	1.00
34	没有一个	射频	0.7637
5	提出了选择	支持向量机	0.7944
5	提出了选择	事例	0.8611
5	提出了选择	射频	0.8917
5	提出了选择	梯度增加	0.8710
5	落后的消除	支持向量机	0.8079
5	落后的消除	事例	0.8545
5	落后的消除	射频	0.8946
5	落后的消除	梯度增加	0.8797
30.	提出了选择	支持向量机	0.8867
	落后的消除
30.	提出了选择	事例	0.9075
	落后的消除
30.	提出了选择	射频	0.9208
	落后的消除
30.	提出了选择	梯度增加	0.9228
	落后的消除

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。