基于BP网络的洪灾风险评价算法

为了解决洪灾风险评价问题,文中在分析传统洪灾风险评价算法不足的基础上,结合BP网络特点,提出了基于BP网络的洪灾风险评价算法（Flood Risk Evaluation algorithm on BPNet,FRE—BPN）,同时为了解决BP算法对复杂高维样本数据建模效率差、精度低的缺陷,利用粗糙集对BP网络进行约简。仿真实验表明,粗糙集约简使得BP网络大大降低了洪灾风险评价模型建立的复杂度,同时FRE-BPN算法对洪灾数据集进行风险评价时的平均耗时大大下降。     

基于C#的主成分分析算法及其与GIS接口

分析了传统方法开发的组件存在“DLL Hell”问题和传统GIS软件在面对大数据集时效率低的不足,指出使用C#语言开发的组件可以有效地解决这些问题。并以开发主成分分析模块为例,介绍了主成分分析主要计算方法,给出了基于C#的算法,最后给出了基于C#的主成分分析模块实现及其与GIS软件的接口技术。     

基于GEP和神经网络的属性约简分类算法

分类(Classification)是数据挖掘(DataMining)中的一个重要研究方向,目前传统的方法有神经网络,Fisher判别法等。神经网络缺乏对分类结果的直观解释;Fisher判别对于大数据集分类准确率大大下降,且不具有属性约简能力。为此,该文做了如下工作(1)提出了自动获取最佳阈值的思想;(2)对于错分的实例,提出了运用神经网络分类器二次分类的思想;(3)提出了基于基因表达式编程和神经网络的属性约简分类算法(AttributionReductionClassificationAlgo-rithmsBasedonGEPandNeuralNetwork,ARCA-GEPNN);(4)实验表明,ARCA-GEPNN的分类精度比Fisher判别提高了约25%,比GEP提高了约21%。     

基于BP网络的洪灾风险评价算法

为了解决洪灾风险评价问题,文中在分析传统洪灾风险评价算法不足的基础上,结合BP网络特点,提出了基于BP网络的洪灾风险评价算法(Flood Risk Evaluation algorithm on BP Net,FRE-BPN),同时为了解决BP算法对复杂高维样本数据建模效率差、精度低的缺陷,利用粗糙集对BP网络进行约简.仿真实验表明,粗糙集约简使得BP网络大大降低了洪灾风险评价模型建立的复杂度,同时FRE-BPN算法对洪灾数据集进行风险评价时的平均耗时大大下降.     

基于动态种群的GEP函数挖掘算法研究

对样本数据进行函数挖掘是GEP研究的一个重要内容.传统的GEP算法往往容易陷入局部最优,为了解决这个问题,本文在动态种群生成策略的基础上,提出了基于动态种群的GEP函数挖掘算法(FMGEP-DP).实验表明,无论是在噪声数据不大的情况下,还是对于函数类型未知且复杂的数据,与传统的GEP和GP相比,FMGEP-DP的收敛速度要快,函数挖掘成功率要高.     

基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法

洪灾灾情预测是预防和了解洪灾的重要手段.为了解决传统的洪灾灾情预测算法的不足,提出基于折半查找的最优属性约简算法(OAR-BSA),最大限度地降低影响洪灾灾情数据的因素,并在此基础上,结合基因表达式编程的概念,给出了基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法(FFGEP-AR).仿真实验表明,OAR-BSA算法求解最优约简比传统的算法要快,FFGEP-AR算法比传统预测算法的平均耗时要小,预测的准确率要高.