一种基于改进型杂交育种算法的数据特征选择方法及系统

本发明公开了一种基于改进型杂交育种算法的数据特征选择方法及系统。获取高维数据数据集；将数据集中的特征空间分割成若干子空间；采用基于特征空间重要性的子种群初始化方法，将水稻种群划分至各子空间，在子空间中采用改进的杂交育种算法进行特征选择，输出最佳特征子集。具体地，采用基于对称不确定性的子空间划分策略，能够快速评估特征在子空间中的重要性，提升了处理效率。在全局搜索阶段，根据个体的适应度值调整变异幅度，增强了种群的多样性并提高了全局搜索能力,确保种群在解空间中既能广泛探索，又能充分利用已有的优秀解。在局部搜索阶段，通过结合模拟退火机制，防止局部搜索过度依赖梯度信息，确保搜索过程中不易陷入局部最优解。