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基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机(Suppoft Vector Machine,SVM)的参数选择一直缺乏很完善的方法,很大程度上限制了它的应用.为了获得较好的SVM参数,提出了基于佳点集遗传算法的参数选择方法,利用佳点集遗传算法对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.通过数值实验表明由该方法所得的支持向量机可以在一定程度上自动地选择参数,具有一定的推广意义. 相似文献
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佳点集遗传算法 总被引:108,自引:5,他引:108
该文借助于遗传算法的理想浓度模型以及由此模型对遗传算法的机理的分析,给出了遗传算法的运行机理发及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则蛎:导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向,以此结论为基础,利用数论中的佳点休的理论和方法,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为佳点集遗传算法,最后作者将佳点GA算法应用于求解优化问题、SAT问题、TSP问题和背包问题,并与其它求解SAT算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象,这说明作者对GA算法机理的理解和佳点CA算法可能为GA算法的研究开辟一条新的途径。 相似文献
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佳点集遗传算法的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
本文利用数论中的佳点集理论和方法,给出了佳点集遗传算法,将佳点集GA算法应用于求解几类典型的组合优化问题,并与传统GA算法进行比较,可以看出该算法不仅提高了求解的效率和精度,还有效地避免了“早熟”现象。 相似文献
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提出了两种基于佳点集遗传算法的聚类新方法GAmeans和HgaMeans,适用于不同数据库下的聚类挖掘。GAmeans可用于发现指定簇数的聚类中心,具有对初始数据的弱依赖性、收敛快、精度高并可避免早熟的特点;而混合方法HgaMeans是利用k-means对GAmeans聚类结果的进一步提炼,实验表明它具有更好的聚类质量和综合性能。 相似文献
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为了优化足球机器人策略的设计.文中提出了一个基于佳点集遗传算法的足球机器人动作规划算法.首先定义-个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用佳点集遗传算法为足球机器人选择合适的动作,用该算法进行截球实验和射门实验.实验结果表明,应用新算法的仿真足球机器人动作更准确,效果更佳. 相似文献
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一种基于佳点集遗传算法的QoS组播路由选择方法 总被引:2,自引:0,他引:2
QoS组播路由选择是通信网络多点路由优化问题的重要部分,已被证明是NP-complete问题。该文针对目前QoS路由算法中存在的一些问题提出了一种新的算法,其核心是佳点集遗传算法。该算法首先通过预处理简化问题,而后采用遗传算法求解:编码采用Prüfer树结构,变异和交叉概率自适应选择。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的,具有较强的实用性。 相似文献
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佳点集遗传算法是利用数论中的佳点集的理论,对GA算法中的交叉操作进行了重新设计的GA算法.该算法不仅提高了求解的效率和精度,还能有效地避免"早熟"现象.对其部分机制作出改动,使其可以应用于多目标优化问题.并将其引入一个典型的多目标遗传算法NPGA中.文中给出的仿真算例证实了改进方法的有效性. 相似文献
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针对大多已有基于[K]近邻和遗传算法的特征选择方法中没有考虑各个特征的重要度不同,并且容易出现过早收敛,特别是局部最优解问题,提出了一种基于自调优自适应遗传算法的WKNN特征选择方法。该方法使用WKNN算法预测样本的类别,为每个特征分配一个权重来衡量特征的分类能力,然后采用自调优自适应遗传算法,对变异率、种群规模和收敛阈值进行参数调整,在迭代进化过程中搜索最优特征权重向量。为了评价该方法的有效性,与已有7种特征选择方法在5个标准数据集上进行了比较。实验结果表明,该方法是有效的,且具有较高的分类性能。 相似文献
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特征选择可以选出最有利于分类的特征,加快算法的运行速度,消除冗余,提高分类准确率.文中提出了一种基于遗传算法的特征选择方法.在遗传算法中结合支持向量机和分类权值的评价准则设计并实现了适合于该模型的适应度函数,并通过实验确定其参数.设计合理的罚函数.根据特征的数量给予一定的惩罚.针对移动企业客户恶意欠费行为,提出并建立基于支持向量机的消费欺诈预警模型.实验将此特征选择方法应用于消费欺诈预警模型中,结果验证了该方法的有效性,得到了满意的分类准确率. 相似文献
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基于遗传算法的支撑向量机的特征选取 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种支撑向量机(SVM)的特征提取方法,该方法使得所提取的特征向量能最小化SVM推广性的界,同时设计了一种有效的遗传算法来实现该方法。模拟数据和心电信号等识别问题的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对入侵检测前必须分析输入散据的特征以及检测中数据维数较高的问题,根据入侵检测的特点,将特征选择问题作为优化问题来考虑,采用量子遗传算法对特征进行选择,充分利用其并行处理及全局搜索能力,提高数据分类质量、降低问题规模、消除冗余属性、加快数据处理速度;在KDD CUP1999数据集上进行实验,结果表明与遗传算法以及粒子群算法相比,该方法可以更有效地精简特征,提高分类质量. 相似文献