系统工程与电子技术

作者：李睿峰, 许爱强, 孙伟超, 王树友

单位：海军航空大学, 山东 烟台 264001

关键词：故障诊断,元学习,特征选择,算法推荐,航空电子设备

基金：军内科研项目(4172122113R)

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。

来源：2021年第7期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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