摘要：在分析传统方法的基础上，将GA与神经网络相结合，提出了一种特征变换的新方法，二者优势互补，通过与传统的特征选择方法比较，用实例验证了该方法的正确性和可信性。
关键词：GA 神经网络 特征选择 特征变换
在机器学习和KDD领域，事物的属性和属性取值反映了事物的本质和度量，为了描述一致，统称为模式特征。在传统文献中，模式特征一般分为物理特征、结构特征和数学特征[1-2]。
物理特征和结构特征容易被人类感官所接受，便于直接识别对象。在人工智能领域，物理特征和结构特征以数学特征的形式表现出来，特征提取主要指特征数据的处理方法和过程。广义上的特征提取按属性数据的处理方式分为特征直
