Resumen

El algoritmo de inteligencia de enjambre simula el comportamiento de las poblaciones animales en la naturaleza y es un nuevo tipo de solución inteligente que es diferente de la inteligencia artificial tradicional. La selección de características es un método muy común de reducción de dimensionalidad de datos, que nos obliga a seleccionar el subconjunto de características con los mejores criterios de evaluación del conjunto de características original. La selección de características, como un método efectivo de procesamiento de datos, se ha convertido en un tema de investigación candente en los campos de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y minería de datos, y ha recibido una amplia atención y atención. Para verificar el efecto de mejora del algoritmo de selección de características basado en el algoritmo de inteligencia de enjambre en los datos, este artículo realiza experimentos en seis clases en la primera escuela secundaria de la ciudad con condiciones similares. Primero, se cuenta la situación actual de los estudiantes en la clase, luego se dividen en clases, se utilizan diferentes algoritmos para enseñarles y se cuentan los cambios de los estudiantes

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Algoritmo de inteligencia de enjambre; Selección de características; Método de procesamiento de datos; Aprendizaje automático; Reconocimiento de patrones; Minería de datos
• Keywords:Swarm intelligence algorithm; Feature selection; Data processing method; Machine learning; Pattern recognition; Data mining