اختيار الميزة باستخدام خوارزمية البحث الوقواق لتصنيف الكائن - مراد خاتور Nawal; عبدالله كريم Abdulameer (مجلة كلية التربية, 2019)
في أي نظام تصنيف كائن ، هناك حاجة لاستخراج الميزات واستخدامها لتصنيف الكائنات ، وقد نجحت معظم الميزات المستخرجة في تصنيف بعض الكائنات ولكنها فشلت في تصنيف الكائنات الأخرى. اختيار الميزة هو مشكلة عامة تستخدم لأغراض تقليل الأبعاد. يهدف اختيار الميزة إلى تحديد الميزات المهمة. الهدف الرئيسي من هذه الورقة هو استخدام Binary Cuckoo Search (BCS) لتحديد ميزات مهمة من مجموعة الميزات المستخرجة. كانت الميزة المستخرجة هي ميزات المستوى الرمادي (ميزات النسيج) وميزات الحجم وميزات الشكل والميزة المثلى التي تم تحديدها بواسطة BCS. مُصنِّف آلة المتجه (SVM) المستخدمة في BCS كوظيفة لياقة. تقوم خوارزمية البحث الوقواق باختيار سبعة ميزة فقط من (25) ميزة حيث أداؤها متوسط ​​دقة 92٪ وتحسين زمن التصنيف من (1.55) ثانية في المتوسط ​​إلى (57) مللي ثانية في المتوسط.