Bio-Inspired Feature Selection Algorithms With Their Applications: A Systematic Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Based on the principles of the biological evolution of nature, bio-inspired algorithms are gaining popularity in developing robust techniques for optimization. Unlike gradient descent optimization methods, these metaheuristic algorithms are computationally less expensive, and can also considerably perform well with nonlinear and high-dimensional data. Objectives: To understand the algorithms, application domains, effectiveness, and challenges of bio-inspired feature selection techniques. Method: A systematic literature review is conducted on five major digital databases of science and engineering. Results: The primary search included 695 articles. After removing 263 duplicated articles, 432 studies remained to be screened. Among those, 317 irrelevant papers were removed. We then excluded 77 studies according to the exclusion criteria. Finally, 38 articles were selected for this study. Conclusion: Out of 38 studies, 28 papers discussed Swarm-based algorithms, 2 papers studied Genetic Algorithms, and 8 papers covered algorithms in both categories. Considering the application domains, 21 of the articles focused on problems in the healthcare sector, while the rest mainly investigated issues in cybersecurity, text classification, and image processing. Hybridization with other BIAs was employed by approximately 18.5% of papers, and 13 out of 38 studies used S-shaped transfer functions. The majority of studies used supervised classification methods such as k-NN and SVM for building fitness functions. Accordingly, we conclude that future research should focus on applying bio-inspired feature selection to a diverse area of applications such as finance and social networks. And further exploration into enhancement techniques such as quantum representation, rough set theory, chaotic maps, and Lévy flight is necessary. Additionally, we suggest investigating other transfer functions besides S-shaped, such as V-shaped and X-shaped. Moreover, clustering and deep learning models for constructing fitness functions in bio-inspired feature selection algorithms need to be investigated further.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle