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1.
Rough sets   总被引:1295,自引:0,他引:1295  
We investigate in this paper approximate operations on sets, approximate equality of sets, and approximate inclusion of sets. The presented approach may be considered as an alternative to fuzzy sets theory and tolerance theory. Some applications are outlined.  相似文献
2.
Support-Vector Networks   总被引:541,自引:0,他引:541  
Thesupport-vector network is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: input vectors are non-linearly mapped to a very high-dimension feature space. In this feature space a linear decision surface is constructed. Special properties of the decision surface ensures high generalization ability of the learning machine. The idea behind the support-vector network was previously implemented for the restricted case where the training data can be separated without errors. We here extend this result to non-separable training data.High generalization ability of support-vector networks utilizing polynomial input transformations is demonstrated. We also compare the performance of the support-vector network to various classical learning algorithms that all took part in a benchmark study of Optical Character Recognition.  相似文献
3.
混沌优化方法及其应用   总被引:361,自引:13,他引:348  
利用混沌运动的遍历性、随机性、“规律性”等特点,本文提出了一种混沌优化方法(COA)。用混沌优化方法对一类连续复杂对象的优化问题进行优化,其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如SAA,CA等要高得多,而且使用方便。  相似文献
4.
知识约简的一种启发式算法   总被引:337,自引:0,他引:337  
知识约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一,现已证明了寻找决策表的最小约简是NP-hard问题,文中首先从信息的角度,对决策表中属性的重要性给出度量;在此基础上,提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法,并指出算法的复杂性是多项式的;最后,通过  相似文献
5.
具有变异特征的蚁群算法   总被引:205,自引:3,他引:202  
蚁群算法是一种新型的模拟进行算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,但该算法也存在一些缺点,如计算时间较长。  相似文献
6.
变尺度混沌优化方法及其应用   总被引:175,自引:12,他引:163  
张彤  王宏伟 《控制与决策》1999,14(3):285-288
基于混沌变量,提出一种变尺度混沌优化方法,该方法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率,应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了满意的效果。  相似文献
7.
遗传算法综述   总被引:160,自引:3,他引:157  
遗传算法来源于进化论和群体遗传学,是计算智能的重要组成部分,正受到众多学科的高度重视。本文系统综述了遗传算法的发展历程,理论研究和应用研究,并进行了分析和评价。  相似文献
8.
人工免疫系统:原理、模型、分析及展望   总被引:158,自引:0,他引:158  
肖人彬  王磊 《计算机学报》2002,25(12):1281-1293
目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统(Artificial ImmuneSystem,AIS)正在兴起,它作为计算智能研究的新领域,提供了一种强大的信息处理和问题求解范式,该文侧重以AIS的基本原理框架为线索,对其研究状况加以系统综述,首先从AIS的生物原型入手,归纳提炼出其仿生机理,主要包括免疫识别,免疫学习,免疫记忆,克隆选择,个体多样性,分布式和自适应等,进而对几种典型的AIS模型和算法分门别类地进行了细致讨论,随后介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况,最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。  相似文献
9.
遗传算法与蚂蚁算法的融合   总被引:147,自引:2,他引:145  
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏,求解速度慢,算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补,仿真表明取得了非常好的效果。  相似文献
10.
聚类算法研究   总被引:144,自引:1,他引:143       下载免费PDF全文
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.  相似文献
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