基于数据依赖核函数的核优化算法

为了克服核学习中核函数及参数选择问题并提升算法性能,文中提出一种基于数据依赖核函数的核优化算法,用最大间隔准则建立最优目标函数求解数据依赖核的最优参数。实验表明文中算法可有效提高核学习机的性能。     

快速核Foley—Sammon鉴别分析及其在人脸识别上的应用

核Foley-Sammon鉴别分析由于可以抽取得到原始样本的非线性正交特征,因此被广泛应用于模式识别的研究领域.但是该算法在具体求解每一个特征矢量过程中均需求解相应的广义特征方程,因此非常耗时.为了克服这一困难,提出了一种新的快速近似算法即核Foley-Sammon鉴别分析,有效地避免了多次求解广义特征方程.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅在识别性能上优于核线性鉴别分析,而且在特征抽取速度上优于传统的核Foley-Sammon鉴别分析.     

蚁群算法参数组合的博弈优化

针对蚁群优化算法参数组合选取的问题,提出了一种基于博弈论的蚁群算法参数优化模型。由于算法各个参数之间相互依赖、相互影响的关系,将各参数作为博弈论中的局中人,利用算法收敛时间与各个参数之间的数学关系,将其转化为博弈模型中参数的收益函数,求解出算法的最优参数组合。仿真结果表明,该模型能够方便有效求解出蚁群算法的最优参数组合。     

基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用

针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多项式核函数与具有局部性质的高斯核函数进行线性叠加,构成组合核函数,以此建立一种新的径向基过程神经网络,从信息模型上改善RBFPNN对动态样本复杂过程特征的抽取和记忆性质,提高网络对时间信号特征的辨识能力。分析了基于RBFPNN的性质,建立了基于混沌遗传算法CGA的模型参数优化算法。以基于示功图的往复运动机械工作状态诊断为例,实际资料处理结果验证了模型和算法的有效性。     

一种新颖的核鉴别通用矢量集算法

为了进一步增强鉴别通用矢量集算法的性能,提出一种核鉴别通用矢量集算法.首先利用核函数将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维特征空间里利用再生核理论建立鉴别通用矢量集算法的等价求解模型;最后根据新的求解模型,应用二次Gram-Schmidt正交化方法求出核类内零空间中的鉴别矢量集.在人脸库上的实验结果验证了文中算法的有效性.     

一类资源组合问题的扩展参数Petri网建模与优化研究

现代企业重组及ＣＩＭＳ资源调度问题是一类典型资源组合优化问题。文中针对这类资源组合优化问题。提出一种新的建模方法－－扩展参数Ｐｅｔｒｉ网。该网通过着色Ｐｅｔｒｉ网和时间Ｐｅｔｒｉ网中引入扩展参数使之对任务执行过程具有很强的模型描述与性能评价能力。另外,在该网中扩展的控制决策层Ｐｅｔｒｉ网模型不仅实现了对资源组合方案选择与评价并且可以方便地与不同的优化策略与优化算法进行集成,使问题的求解更加灵活、高     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法

蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.仿真实验表明,所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势.     

改进的离散粒子群优化算法及其在竞胜标确定问题中的应用

通过拓展标准粒子群优化算法模型,提出了一种用于解决离散最优化问题的NDPSO算法,使其仍然具备标准PSO算法相对于其他智能算法的高效性和稳定性。在NDPSO算法的基础上引入依概率随机比较的概念,并构造了进行启发式搜索的随机修补算子,实现对组合拍卖中的竞胜标确定问题（WDP）的求解。实验结果表明,该求解方案与基于其他离散化PSO算法或遗传算法的求解方案相比在达优率和收敛速度上都具有明显的优势。     

面向方案组合优化设计的混合遗传蚂蚁算法

提出了方案组合优化数学模型.该模型定义了方案功能载体间的广义距离,以广义距离函数作为方案组合优化的目标函数,以方案的性能要求作为约束条件进行优化并获得方案的最优解.在求解该数学模型的过程中,将遗传算法和蚂蚁算法进行改进并融合形成混合算法.实验结果表明,该混合算法较好地解决了方案设计过程中由多个方案组合难以获得优化解的问题.     

基于MapReduce改进蚁群算法的Web服务组合优化

对于Web服务组合优化的问题,蚁群算法的求解主要是串行进行,收敛时间长,容易收敛于非最优解。在云计算环境中,将蚁群算法并行化,可对Web服务组合优化问题进行分布式并行求解。根据多目标优化模型给出基于多信息素的蚁群算法,使用MapReduce并行编程框架对蚁群算法中最耗时的部分——蚂蚁独立求解的过程并行化,给出了使用MapReduce改进的基于多信息素的蚁群优化算法,有效地对Web服务组合进行全局优化,弥补传统的蚁群算法求解过程的缺点。     

时变过程在线辨识的即时递推核学习方法研究

为了及时跟踪非线性化工过程的时变特性, 提出即时递推核学习 (Kernel learning, KL)的在线辨识方法. 针对待预测的新样本点, 采用即时学习 (Just-in-time kernel learning, JITL)策略, 通过构造累积相似度因子, 选择与其相似的样本集建立核学习辨识模型. 为避免传统即时学习对每个待预测点都重新建模的繁琐, 利用两个临近时刻相似样本集的异同点, 采用递推方法有效添加新样本, 并删减旧模型的样本, 以快速建立新即时模型. 通过一时变连续搅拌釜式反应过程的在线辨识, 表明了所提出方法在保证计算效率的同时, 较传统递推核学习方法提高了辨识的准确程度, 能更好地辨识时变过程.     

混合核函数稀疏LS-SVM软测量建模与应用

针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力.     

基于核自适应的近邻传播聚类算法

近邻传播聚类(AP)方法是近年来出现的一种广受关注的聚类方法,在处理多类、大规模数据集时,能够在较短的时间得到较理想的结果,因此与传统方法相比具有很大的优势。但是对于一些聚类结构复杂的数据集,往往不能得到很好的聚类结果。通过分析数据的聚类特性,设计了一种可以根据数据结构自动调整参数的核函数,数据集在其映射得到的核空间中线性可分或几乎线性可分,对该核空间中的数据集进行近邻传播聚类,有效提高了AP聚类的精确度和速度。算法有效性分析以及仿真实验验证了所提算法在处理大规模复杂结构数据集上的性能优于原始AP算法。     

基于核费希尔判别的生产状态诊断方法

工艺参数间的非线性耦合关系,给生产过程的状态识别带来了很大的困难。为此,引入新的核映射准则,利用梯度优化方法选取核参数,并采用核Fisher方法进行降维处理,实现对生产状态在可视平面上的逐层多故障分类,完成对当前生产过程的状态诊断。利用TE数据进行实验验证,结果表明,与核主成分分析方法相比,该方法可以得到更加准确的诊断结果。     

基于优化核极限学习机的中期电力负荷预测

针对电力负荷预测,提出了一种优化的核极限学习机(O-KELM)的方法.核极限学习机(KELM)方法仅以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,无需选择隐含层的节点数目,通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值.将优化算法应用于KELM方法中,给出基于遗传算法、微分演化、模拟退火的3种优化KELM方法,优化选择核函数的参数以及正则化系数,以进一步提高KELM方法的学习性能.为验证方法的有效性,将O-KELM方法应用于某地区的中期峰值电力负荷预测研究中,在同等条件下与优化极限学习机(O-ELM)方法、SVM等方法进行比较.实验结果表明,O-KELM方法具有很好的预测性能,其中GA-KELM方法的建模精度最高.     

Gaussian kernel optimization for pattern classification

This paper presents a novel algorithm to optimize the Gaussian kernel for pattern classification tasks, where it is desirable to have well-separated samples in the kernel feature space. We propose to optimize the Gaussian kernel parameters by maximizing a classical class separability criterion, and the problem is solved through a quasi-Newton algorithm by making use of a recently proposed decomposition of the objective criterion. The proposed method is evaluated on five data sets with two kernel-based learning algorithms. The experimental results indicate that it achieves the best overall classification performance, compared with three competing solutions. In particular, the proposed method provides a valuable kernel optimization solution in the severe small sample size scenario.     

进化贝叶斯优化的核极限学习机分类器

为解决传统核极限学习机算法参数优化困难的问题,提高分类准确度,提出一种改进贝叶斯优化的核极限学习机算法.用樽海鞘群设计贝叶斯优化框架中获取函数的下置信界策略,提高算法的局部搜索能力和寻优能力;用这种改进的贝叶斯优化算法对核极限学习机的参数进行寻优,用最优参数构造核极限学习机分类器.在UCI真实数据集上进行仿真实验,实验...     

锥套跟踪的自适应核窗口Meanshift算法

为提高软管式自主空中加油视觉导航的实时性,提出了一种基于Meanshift算法改进算法——自适应核窗口跟踪算法,用于锥套目标的跟踪,可大幅度提升算法的实时性。以加油锥套内部的黑色圆形区域为最终的跟踪目标,检测算法主要提供初始锥套的相对位置,检测准确可靠;然后将锥套的位置信息作为自适应核窗口跟踪算法的输入以更新跟踪目标,实现锥套图像目标的跟踪,处理速度快,精度满足要求。最终实验结果分别从有效性、快速性以及准确性对检测和跟踪方法进行了分析对比,在基本上不影响精度的情况下,跟踪处理时间比检测时间降低了30%左右,效果显著。提出的自适应核窗口跟踪算法快速有效,精度与全局检测精度相差无几,处理速度提升了30%,可靠性在95%以上。     

核聚类快速后向传播算法

后向传播神经网络算法是一种经典的分类算法,但是通常该算法训练时间较长。针对这种不足,提出了一种基于核聚类的快速后向传播算法。利用核聚类将原始样本划分为多个簇,对每一个簇计算簇中心样本,利用所有的簇中心样本作为新训练集进行神经网络学习。在UCI标准数据集和说话人识别数据集上的仿真实验,充分说明了算法较传统后向传播算法具有明显的速度优势。     

类属型数据核子空间聚类算法

现有的类属型数据子空间聚类方法大多基于特征间相互独立假设,未考虑属性间存在的线性或非线性相关性.提出一种类属型数据核子空间聚类方法.首先引入原作用于连续型数据的核函数将类属型数据投影到核空间,定义了核空间中特征加权的类属型数据相似性度量.其次,基于该度量推导了类属型数据核子空间聚类目标函数,并提出一种高效求解该目标函数的优化方法.最后,定义了一种类属型数据核子空间聚类算法.该算法不仅在非线性空间中考虑了属性间的关系,而且在聚类过程中赋予每个属性衡量其与簇类相关程度的特征权重,实现了类属型属性的嵌入式特征选择.还定义了一个聚类有效性指标,以评价类属型数据聚类结果的质量.在合成数据和实际数据集上的实验结果表明,与现有子空间聚类算法相比,核子空间聚类算法可以发掘类属型属性间的非线性关系,并有效提高了聚类结果的质量.