改进粒子群与支持向量机混合的特征变换

研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法,提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法. 用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子,并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择,在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器. 在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明,与有C-SVM分类精度相比,新方法在4个数据集上的精度更高.     

QPSO算法在朴素贝叶斯分类上的应用研究

朴素贝叶斯分类假定类条件独立,使得所选数据集的条件属性集在预处理时必须进行属性约简,如果处理不当,就会造成分类的不准确.本文分别对在训练集上随机选取的属性子集组成粒子,构造适应度函数,从而构建了朴素贝叶斯分类器,并利用量子粒子群算法对分类效果进行择优操作.实验证明,其分类效果优于传统的朴素贝叶斯分类方法.     

基于PSO-SVM算法的长微博贴图识别方法

微博由于字数的限制,当用户需要发较多内容时通常以附图的形式给出,识别包含文本内容贴图的长微博能够为微博研究提供更多有用的数据.在支持向量机（SVM）的基础上结合粒子群算法（PSO）提出了一种识别长微博贴图的PSO-SVM算法.该方法提取长微博贴图的颜色矩和灰度共生矩阵特征,然后利用PSO算法对SVM模型中的误差惩罚参数和核函数进行优化得到最佳分类模型,其最优参数将被用作长微博贴图和非长微博贴图进行分类.实验表明,与传统的基于网格搜索法优化的SVM算法相比,PSO-SVM算法对长微博贴图识别具有更高的准确率和召回率.     

基于时频组合特征的PSO-SVM手势识别方法

为了提高基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别的准确率,提出了时频组合特征和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的手势识别方法.将手势sEMG信号的时域特征和频域特征进行线性组合,组合后的时频组合特征作为分类特征,采用经PSO优化的SVM分类器对8类手势进行分类.结果显示,基于时频组合特征均方根值-平均功率频率(RMS-MPF)、绝对均值-平均功率频率(MAV-MPF)的手势识别率,优于它对应的时域特征、频域特征的手势识别率,同时也优于时频域特征的手势识别率.表明了基于时频组合特征RMS-MPF、MAV-MPF的PSO-SVM方法对手势识别有良好的分类效果.     

基于改进的希尔伯特-黄变换的心音信号特征分析

为了快速、准确地分析心音信号的特征,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的心音信号特征分析方法。通过对一个典型的振动信号进行经验模式分解(EMD),验证了该方法的有效性,同时针对两例标准心音进行希尔伯特谱分析并仿真得到心音信号的时-频谱及边际谱。结果表明,该分析方法能够很好地表征心音的时频变化特性,为后续实现心音的分类与识别提供了参考。     

基于粒子群的模糊聚类算法研究

利用模糊c均值（FCM）算法是一种最流行的模糊聚类的方法,因为它的效率,计算简单,容易实现.但是针对FCM对初始化敏感和易陷入局部最优解,在本文出了一种基于粒子群算法的模糊聚类.仿真实验结果表明了该方法对有效性和全局性优化.     

基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

基于改进粒子群优化算法和CRNN的多类SVM分类

为了提高支持向量机(SVM)在多类分类中的分类效果,提出了一种基于改进粒子群优化(IMPSO)算法和协作式递归神经网络(CRNN)的多类SVM分类方法(IMPSO_CRNN_SVM算法).首先引入自适应惯性权重及自适应粒子变异,以此改进粒子群优化算法(PSO)在优化SVM参数过程中存在的容易陷入局部最优和早熟等问题; 然后基于多类SVM设计一个CRNN,并利用随机分配的训练集对该网络进行训练并构建最终决策函数,从而实现多类数据的“一次性”分类.最后利用3种数据集和实际应用对IMPSO_CRNN_SVM算法进行验证,结果表明IMPSO_CRNN_SVM算法的分类精度优于未进行参数优化的传统SVM算法、基本PSO 进行SVM参数优化的算法和未进行PSO参数优化的基于CRNN的多类支持向量机算法,因此IMPSO_CRNN_SVM算法具有一定的实用性.     

用离散粒子群优化算法求解WTA问题

为了提高武器-目标分配(WTA)问题的求解效率和性能,提出了一种用离散粒子群(DPSO)算法求解此问题的新方法.对粒子群算法中的速度和位置进行了重新定义,使其可求解WTA这类离散组合优化问题,并采用贪心的启发式策略对迭代产生的方案进行调整,以利于快速找到最优或次优的分配方案.算法测试表明新算法执行速度快,结果令人满意,...     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.