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中文摘要：
特征选择是数据挖掘、机器学习领域中的具有挑战性的重要研究课题。在许多复杂预测应用中，特征选择体现为一个复杂的大规模随机组合优化问题。本项目以序优化思想为指导，对启发式贪婪搜索算法和遗传算法进行改造，利用有限的计算资源寻求大规模复杂特征选择问题的近似最优解。此项研究对社会经济中的复杂预测模型的建立具有重要的实际意义。
结论摘要：
英文主题词feature selection; data mining; ordinal optimization; ensemble model; forecast
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