انجمن کامپیوتر ایران

با پیشرفت سریع تکنولوژی کامپیوتری، پایگاه داده‌هایی با صدها و هزاران ویژگی در زمینه‌های شناسایی الگو، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و غیره به وجود آمده است. به طوری که پردازش مجموعه داده‌های بزرگ، یک کار چالش‌برانگیز شده است، بنابراین با انتخاب بهترین مجموعه ویژگی، می‌توان به دقت قابل قبولی در پردازش پایگاه داده و همچنین در کاوش روابط معنا¬دار بین ویژگی‌ها رسید. در این مقاله یک مدل ترکیبی جدید ارائه شده است که الگوریتم ازدحام ذرات را با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای بهبود دقت طبقه‌بندی و انتخاب مجموعه ویژگی بهینه ترکیب می‌کند. این مکانیزم بهینه‌سازی، با ترکیب الگوریتم ازدحام ذرات گسسته و الگوریتم ازدحام ذرات پیوسته به‌طور همزمان زیرمجموعه ویژگی‌های بهینه را انتخاب و پارامترهای ماشین بردار پشتیبان را تنظیم می‌کند. در این الگوریتم از دو روش جستجوی محلی برای تنظیم پارامترها و بهبود زیرمجموعه ویژگی استفاده شده است. عملکرد روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های مختلف ارزیابی شد و نتایج حاصله نشان‌دهنده کارایی روش مزبور در داده‌های با ابعاد معمولی و ابعاد بالا در مقایسه با نسخه‌های دیگر می‌باشد.