针对多特征融合存在冗余度和复杂度较高的问题，首先运用mRMR对初始融合

针对多特征融合存在冗余度和复杂度较高的问题，首先运用mRMR对初始融合的多特征集进行筛选，其次选择正确率为是适应度函数，然后利用IWOA对进行优化选择最优特征子集，最后利用KNN算法对不同类型的最优特征子集进行优化

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In view of the problem of high redundancy and complexity in multi-feature fusion, firstly use mRMR to filter the multi-feature set of the initial fusion, secondly select the correct rate as the fitness function, and then use IWOA to optimize the optimal feature Set, and finally use the KNN algorithm to optimize different types of optimal feature subsets

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In view of the problem of high redundancy and complexity in multi feature fusion, firstly, mrmr is used to screen the initial multi feature fusion, secondly, the accuracy is chosen as the fitness function, then iwoa is used to optimize and select the best feature subset, and finally KNN algorithm is used to optimize different types of the best feature subset

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