遗传-粒子群的投影寻踪模型

以前的投影寻踪研究都是采用遗传算法来寻找最优的投影方向,但遗传算法对初始种群的选择有一定的依赖性,收敛速度较慢,而且得到的也未必是最优解。粒子群算法是一种模拟鸟群飞行觅食的行为,通过个体之间的协作来寻找最优解的进化计算技术。根据遗传算法和粒子群算法的优缺点,将两者有效地结合在一起,提出了遗传-粒子群的投影寻踪模型。该方法能有效地解决投影寻踪模型中投影方向的寻优问题,并将该方法应用于文本分类,在Reuters-21578文档集上分别采用KNN和朴素贝叶斯方法进行实验,结果表明此方法能有效提取投影方向,取得了满意的分类效果,也提高了算法收敛到最优解的能力。     

基于投影寻踪降维的文本特征可视化

利用遗传算法优化投影方向,投影寻踪模型将高维的文本特征数据投影到2~3维的低维可视化空间上,并根据高维数据在这个低维空间当中的投影特征值来反映其线性和非线性结构或特征,达到数据降维目的并实现文本数据特征可视化。不仅大大约简了文本挖掘过程的计算复杂性,还有助于在K-means聚类算法中确定初始中心点数目,提高算法精度。实验验证了这种方法应用于文本特征降维的有效性。     

遥感影像投影寻踪回归分类模型

将投影寻踪回归分析技术引入遥感影像分类中,详尽叙述遥感影像投影寻踪回归分类模型的建立和实现过程。将广州地区的TM影像用于分类实验,并用混合蛙跳算法来优化投影寻踪回归分类模型中的参数矩阵,取得了较为理想的分类效果。此外,还进一步分析了投影中心的设定、调整以及优化算法和岭函数个数对投影寻踪回归模型分类精度的影响。实验结果表明,该模型易于优化实现,稳定性强,模型中岭函数的个数对投影寻踪回归模型的分类精度没有显著影响。     

基于QPSO优化投影寻踪的网络入侵检测方法

为了提高入侵检测系统的检测率,降低误报率,提出应用QPSO搜索投影寻踪最优投影方向的入侵检测算法,并利用投影寻踪和聚类相结合的思想将网络检测数据的多特征属性投影到低维进行聚类识别判定。对训练样本中的数据进行预处理并且归一化,获取最优投影方向,让样本数据投影到低维空间,对检测数据进行聚类判定。实验结果表明,该方法能很有效地提高入侵检测性能。     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用

提出基于量子粒子群的投影寻踪聚类算法,该算法将量子粒子群的全局搜索能力与投影寻踪对高维数据的降维能力相结合,有效解决了高维数据聚类计算量大效率低的问题。并将该算法应用于三种不同的测试数据,仿真实验结果表明该算法具有更好的效率,且提高了聚类效果,是解决高维聚类问题的一种有效方法。     

粒子群算法在投影寻踪模型优化求解中的应用

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成问题的优化.针对投影寻踪模型中的最佳投影方向优化问题.运用PSO算法和惩罚函数法相结合对该优化问题进行了计算.仿真实验结果表明:PSO算法对于求解有复杂约束的非线性目标函数优化问题是可行的,且算法的收敛速度快,编程结构简单,易于实现,从而为各领域运用投影寻踪模型评价方法提供了强有力的寻优方法,具有较广的应用前景.     

基于投影寻踪的中文网页分类算法

随着Web 信息迅猛发展,网络用户对网页自动分类器的需求日益增长。为了提高分类精度,本文提出了一种新的基于投影寻踪(Projection Pursuit , 简称PP) 的中文网页分类算法。我们首先利用遗传算法找到一个最好的投影方向,然后将已被表示成为n 维向量的网页投影到一维空间。最后采用KNN 分类算法对其进行分类。此方法能解决“维数灾难”问题。实验结果表明,我们提出的算法是可行而且是有效的。     

基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法--飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。     

一种基于混合PSO的投影寻踪动态聚类模型

针对粒子群算法容易陷入局部最优解,将遗传算法的交叉和变异引入到粒子群算法中。根据不同的收敛情况及交叉和变异的特点使用两种算子,提出一种既能预防陷入局部最优解又能跳出局部最优解的混合粒子群算法,将该算法应用到投影寻踪动态聚类模型中来优化投影方向,得到近似最好的投影寻踪动态聚类模型。实验证明,相对于原始粒子群算法,该方法可以有效地避免陷入局部最优解,而且投影效果也更好。     

基于Lyapunov稳定性及CPSO的航天器姿轨控制

针对在轨服务航天任务中轨道与姿态动力学耦合问题,提出一种基于Lyapunov稳定性分析的反馈控制方法,采用基于对偶四元数的一体化耦合动力学模型来描述航天器的相对位置和相对姿态,利用速度陀螺仪与激光雷达的量测信息构建Lyapunov能量函数,得到满足系统全局渐进稳定的控制率。并用混沌粒子群算法（Chaos Particle Swarm Optimization algorithm,CPSO）优化控制器参数以便达到良好的控制效果。仿真结果表明,该方法不仅保证了航天器的相对轨道、相对姿态和跟踪速度在较短的时间内收敛至期望值,而且具有较高的跟踪精度。     

基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法

为更有效地求解多目标优化问题,提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法UCMOPSO。采用基于均匀设计的交叉操作尽可能地获得目标空间中均匀分布的非劣解,帮助种群跳出局部最优解,并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非劣解,从而控制外部存档规模,降低计算复杂度。对基准函数的测试结果表明,UCMOPSO算法相比同类算法在收敛性和分布性方面具有优势。     

基于TAN的文本自动分类框架

介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。     

CPSO和LSSVM融合的网络入侵检测

网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法（CPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相融合的网络入侵检测方法（CPSO-LSSVM）。利用混沌粒子群算法对LSSVM模型参数进行搜索,选择LSSVM最优参数,采用KDDCUP99数据集对CPSO-LSSVM性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

基于词共现与图卷积的文本分类方法

针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。     

基于SMO的多层次文本分类法研究

在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。     

可视化文本分类树浏览机制

为了高速度、高质量地浏览网络上的大量中文文本，提出了一种文本凹凸树结构的可视化浏览机制，并给出其彤式描述．通过以关键字和概念词典标注的最小概念集标识结点建立文本分类的层次树结构，为用户快速洲览文本提供有效路径．通过统计方法进行文本摘要抽取，按大纲、逻辑主题词段落和摘要洲览文本内容，提高了搜索查询速度与阅读效率，满足了用户快速、主动浏览文本的需求．     

基于机器学习的文本分类技术研究进展

文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.