Application of Genetic Algorithm for Feature Selection in Optimisation of SVMR Model for Prediction of Yarn Tenacity Zastosowanie algorytmów genetycznych do selekcji cech w optymalizacji modelu maszyn wektorów nośnych dla regresji w aspekcie prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy
A proposed hybrid genetic algorithm (GA) approach for feature selection combined with support vector machines for regression (SVMR) was applied in this paper to optimise a data set of fibre properties and predict the yarn tenacity property. This hybrid approach was compared with a noisy model of SVMR that used all the data set of fibre properties as input in the prediction. The GA for feature selection was used as the preprocessing stage that aimed to find and select the best attributes or variables that most effect or are related to the prediction of yarn tenacity. The hybrid approach showed better predictive performance than the noisy model. However, the results indicated the suitability of GA for feature selection in the choice of the best fibre property attributes that give the preferred performance and high accuracy in the prediction of yarn tenacity.
Zaproponowany system hybrydowy łączący algorytmy genetyczne z klasyfikatorem w postaci maszyny wektorów nośnych dla regresji (SVMR) został zastosowany dla zoptymalizowania zestawu danych obejmującego właściwości fizyczne włókien dla prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy. W tym hybrydowym rozwiązaniu porównano zaproponowany model SVMR z modelem „zaszumionym”, w którym użyto pełny zestaw danych właściwości fizycznych włókien jako danych wejściowych w prognozowaniu. Algorytmy genetyczne w selekcji cech zostały użyte na etapie wstępnego przetwarzania, którego celem było znalezienie i wybranie najlepszych zmiennych, które najefektywniej są powiązane z przewidywaniem wytrzymałości przędzy. Hybrydowe rozwiązanie wykazało lepsze efekty przewidywania wytrzymałości przędzy w porównaniu z modelem „zaszumionym”. Jednakże wyniki badań wykazały, że do realizacji zadania polegającego na wyborze cech z selekcji najkorzystniejszych właściwości włókien bardzo przydatne są również algorytmy genetyczne, które umożliwiają uzyskanie wysokiej dokładności prognozowania wytrzymałości przędzy.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00