改进的离散PSO和SVM的特征基因选择算法

针对现有的基于粒子群的特征基因选择算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种改进的离散粒子群和支持向量机的特征基因选择算法IDPSO-SVM.该算法首先预选一些与分类强相关的基因组成特征基因备选集合,然后基于此集合采用PSO进行寻优搜索,并应用SVM对选出的特征子集的分类能力进行评估,最后得出最优特征子集.该算法加入了一种可以有效克服粒子群在寻优过程中陷入局部最优的机制,因而可以不断探测到新的最优解.该算法在结肠癌与前列腺癌数据集上的分类精度分别达到了96.8%与99.0%,从而证明了其有效性与可行性.     

改进的K-means融合微粒群优化的基因选择方法

为了解决基因选择困难问题,提出一种基于改进的K-means算法融合微粒群优化(IKPSO)的基因选择方法。该方法首先运用过滤法(Relief)对基因进行筛选,选择出对分类贡献大的基因构成备选基因子集;然后,利用改进的K-means算法将备选基因子集划分为一定数目的簇,并运用微粒群(PSO)对每一类簇进行搜索选择出相应类簇中的最优和次优基因构成最优特征基因子集;最后,训练支持向量机(SVM),并利用其分类的性能来评价获得的最优特征基因子集的质量。在两个典型的、公开的小样本的高维微阵列数据集上进行的实验,结果表明该IKPSO算法总体分类性能相对较好,并且与传统方法相比,IK-PSO分类性能得到显著的提高,证明了IK-PSO的可行性以及有效性。     

基于改进鲸鱼算法优化SVM参数和特征选择

针对传统支持向量机（SVM）在数据分类方面准确率识别较低的问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法同步优化SVM的特征选择模型。首先,利用Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动,利用单纯形策略中的反射操作对种群中的精英个体进行反射点求解的改进,标准函数的测试结果证明其改进能有效提高算法的收敛速度和计算精度;其次,将SVM核参数和特征选择目标作为共同优化对象,在获得最优核参数的同时得到相对应的最优特征子集;最后,对UCI标准数据集和真实乳腺癌数据集进行特征选择仿真实验,在平均分类准确率、平均适应度值、适应度标准差和所选特征个数上进行评价。结果表明,本文算法在降低特征维度,实现数据分类上效果明显。在真实乳腺癌数据集上的分类精度与传统支持向量机相比提高了11.053%。     

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.     

基于SVM灵敏度的城市交通事故严重程度影响因素分析

基于某中小城市4881起交通事故现场数据,构建了基于"道路交通事故信息系统"事故数据的特征变量集;以一般事故、严重事故作为二分类标签,建立事故严重程度支持向量机(SVM)分类识别模型,并分别通过网格搜索法、遗传算法进行模型核参数寻优;最后,通过单因素局部灵敏度分析方法,研究各个特征变量对模型测试集分类精度的影响,进一步确定事故严重程度的核心影响因素。结果表明:SVM模型在训练集和测试集上的分类精度均在80%左右,表现出良好的分类识别效果和泛化能力;事故属性、车辆属性中有8个特征变量,显著影响SVM模型的分类精度。     

一种微阵列数据降维新方法

提出一种二阶段并行基因选择方法(TPM),可以获得最优特征子集。针对以往算法易于陷入局部极值的不足,提出了一种模糊多种群粒子群(FMP),可以有效地扩展搜索空间。通过在leukemia、colon、breast cancer、lung carcinoma、brain cancer五个数据集上的测试,验证了本文方法不仅可以获得更优特征子集和更高的分类精度,而且可以选择尺寸更小的特征子集。本文的研究成果可为基因表达领域提供一种新的思路。     

粗糙集与支持向量机在肝炎诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集与支持向量机(SVM)的肝炎诊断方法.利用粗糙集对原始特征进行约减,得到多个特征子集,然后采用组选择算法进行二次约减,根据约减后的特征子集生成新的数据集,使用SVM对新的数据集进行训练和预测.采用UCI机器学习公共数据集,试验结果与数据分析表明,与SVM、神经网络(NN)、决策树所预测的结果对比,本...     

集成遗传算法在特征基因选取中的应用

结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成特征选取方法选取的特征基因集合含丰富类别信息,重复性较好,提高了肿瘤特征基因选取的稳定性和鲁棒性。     

结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法

为减少支持向量机(SVM)的计算负担,提高运算效率,并保证分类精度,提出一种结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法.该方法利用Fisher投影轴的全局特性将其作为SVM最优分类面的近似法方向,在该方向快速筛除大量非支持向量,将分类边界附近的样本集作为备选支持向量集,同时为解决投影操作未考虑样本局部结构信息造成的误删支持向量的问题,结合近邻操作回选样本空间中备选支持向量的近邻样本更新扩充备选支持向量集,以该子集中的样本作为SVM的输入.在多个UCI标准数据集上的实验结果表明,该方法在充分保证分类精度的前提下有效降低了SVM的计算负担,具有较好的推广性.     

一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型

针对现有入侵检测算法中特征提取不充分、未考虑特征权重的影响、模型分类不够精确等问题,提出一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型。通过优化入侵数据特征权重计算,提出改进的ReliefF算法;根据计算特征的Pearson相关系数,建立特征相关性量表。只保留其中一个相关性高的特征,以实现特征的二次优化;对最优特征子集分别使用决策树(decision tree,DT)、k-最近邻(k-nearest neighbor, KNN)、随机森林(random forest, RF)、朴素贝叶斯(naive bayes, NB)和支持向量机(support vector machine, SVM)5种分类器评价该方法的分类性能和准确性。在NSL-KDD和UNSW-NB15两个数据集上的试验结果表明,该方法不仅具有较好的检测性能,还能有效降低特征维度,对分类器的计算复杂度有积极的影响。     

改进PSO-SVM在说话人识别中的应用

为了加快粒子群优化算法的收敛速度,增强全局的搜索能力,通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析,提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法在防止陷入局部最优的能力方面有了明显的增强,同时,给出了应用粒子群优化算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人识别。实验结果证实了在说话人识别中改进PSO-SVM方法比其他传统方法能获得更好的识别精度和识别速度。     

PSO_SVM模型在蒸发预测中的应用

利用支持向量机回归算法（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）建立了用于蒸发预测的PSO_SVM模型,用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测,并与传统的最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测结果进行了对比,结果表明PSO_SVM预测蒸发量的精度要高于LS_SVM,说明该模型可以用于蒸发预测。     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类

该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.     

参数优化支持向量机的人参价格预测模型

为了对人参价格进行预测,分析了影响人参价格因素,通过K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数c和ggamma值进行寻优,建立起2010年1月～2011年12月林下参的价格预测模型。利用粒子群算法优化惩罚参数c为3.6974,利用radial basis function核函数的SVM（Support Vector Machine）对预测集1的预测相关系数为97.316%。     

用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数.为了保证获得最优水轮机PID调节器参数,本文研究了利用微粒群优化（PSO）算法进行参数优化设计的新方法.PSO算法是一种新的仿生优化方法,具有结构和运算简单的优点.仿真试验结果表明,用微粒群算法优化水轮机调节器参数,可以获得满意的控制精度和效率.与改进的遗传算法优化结果相比,各项控制性能指标（如调节时间、负调、超调量等）都优于遗传算法整定的PID调节器.     

基于微粒群算法的NURBS曲线降阶

从最优化思想出发,把NURBS曲线的降阶问题转化为求解优化问题,并基于微粒群算法,给出NURBS曲线降阶的一种新方法．该方法可以实现多次降阶,且降阶后的NURBS曲线直接以显式给出．     

粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,融合混沌优化算法和粒子群优化算法的优点,提出了一种新的混合优化算法.当种群进化停滞时,新算法在种群最优位置的邻域内进行混沌搜索以寻找更优解,其混沌搜索范围可自适应地调整.新的种群最优位置在更新其每一维分量时,选取不同的粒子作为学习对象,提高了粒子的多样性.将此算法应用于阵列天线方向图综合中,能有效地生成多零陷,并抑制旁瓣.     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.     

基于改进粒子群算法的组合测试数据生成

针对传统粒子群优化算法生成测试数据容易产生早熟收敛而陷入局部最优的问题,提出一种基于改进粒子群算法的组合测试数据生成算法。该算法在粒子群算法的基础上引入一种惯性权重自适应调整策略,根据粒子的适应度不同采用不同的惯性权重,从而有效的平衡算法的全局和局部搜索能力,增加种群的多样性并提高算法的搜索效率。仿真实验表明该算法与传统粒子群算法相比,所需迭代次数减少,生成组合测试数据速度快。