一种带钢表面质量缺陷多分类的多目标优化特征选择方法

摘要

本发明提出了一种带钢表面质量缺陷多分类的多目标优化特征选择方法。本发明构建带钢表面质量缺陷数据集，将样本特征值向量进行归一化；将归一化之后的数据集中与类别对应的样本子集先互斥拆分，再按自助采样法采样生成多个亚子集；计算均衡分布的样本子集中的各特征权重均值，得到筛选之后的特征子集；构建带钢表面质量缺陷多分类问题的特征选择多目标优化模型；应用NSGA‑III算法求解，通过特征权重降序基因填充构造法生成初始种群；经过多轮的迭代优化，最后得到优化结果作为带钢表面质量缺陷多分类的最优特征选择子集。本发明实现在高维特征空间中快速提取有效的特征子集，消除大量低关联度和冗余特征，同时使分类器达到最佳分类性能。