一种提高分类精度的支持向量机NDR-SVM

提出基于近邻域比率的支持向量机NDR-SVM.该算法对每个训练样本构造一个近邻域,在此邻域中计算与中心同类的样本占邻域中总样本的比率;根据比率与剔除闲值的大小关系决定邻域中心的取舍,并将所保留的样本带入SVM分类.通过修剪训练集,该算法减弱了噪声对SVM泛化能力的影响.实验结果表明,与已有算法相比,NDR-SVM具有更高的分类精度,大大提高了训练速度.     

改进的粒子群算法

为改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强、收敛较慢的问题,利用数学中的外推技巧给出了两个新的粒子位置更新公式,由此构造出一种新的算法--强引导型粒子群算法.新算法对粒子位置更新加以引导,试图减少算法的随机性以提高搜索效率.用4个基准函数对新算法进行试验,结果表明,新算法在稳定性和收敛性上优于基本粒子群算法.     

一种求解最小生成树问题的算法

基于节点合并和反向追踪的思想,提出一种求解最小生成树问题的算法。该算法依据网络邻接矩阵,将与源节点相邻的节点逐步合并为新的源节点,使网络中的所有节点合并为一个点,借助引入的前点标号数组得到网络的最小生成树,对算法正确性与算法复杂度进行分析。将该算法应用于某高速公路网工程建设方案,结果证明了算法的有效性。     

直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。     

线性—二次二层规划问题的性质及全局算法

二层规划是一类重要的优化问题．该文先给出线性－二次二层规划问题的性质,提出求解它的有效的全局算法,指出了算法的有限终止性．结果表明算法是可行的．     

下半连续函数的拟凸性

本文给出了下半连续函数拟凸性的一个充分必要条件,进而推广了熟知的Karamardian定理,从而提供了判定下半连续函数拟凸性的简单条件,进一步刻划了这类拟凸函数的特征。而且整个证明也比较简单。     

一类非线性三阶边值问题的可解性

本文利用上下解方法和微分不等式技巧研究了一类非线性三阶边值问题的可解性,在非线性项满足某些局部性条件时得到了一些存在性结论。     

基于支持向量机的青年女性红细胞压积参考值与地理环境关系研究

为制定中国青年女性红细胞压积参考值的统一标准提供科学依据,收集中国各地用温氏法测定的健康青年女性红细胞压积参考值,提出了一种基于支持向量机的分析青年女性红细胞压积参考值与地理环境的海拔高度、年日照时数、年平均相对湿度、年平均气温、年降水量等要素关系的方法.知道了中国某地的地理因素,就可以用此模型预测这个地区的青年女性红...     

受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用

 人工蜂群算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的搜索方程存在着探索能力强而开发能力弱的缺点.针对这一问题,受差分进化算法的启发,提出了一个改进的搜索方程.该搜索方程在最优解附近产生新的候选位置以便提高算法的开发能力.进一步,充分利用和平衡不同搜索方程的探索和开发能力,提出了一个改进的人工蜂群算法(简记为IABC).此外,为了提高算法的全局收敛速度,用反学习的初始化方法产生初始解.通过18个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明IABC算法具有良好的处理复杂数值优化问题的性能.     

一种新的区间-遗传算法

针对传统区间优化算法求解高维问题耗时的缺点,本文将区间算法和遗传算法进行融合,给出了一种区间-遗传算法,该算法保留了传统区间优化算法简单、对问题本身信息要求不高的优点.重要的是在每次迭代中区间算法为遗传算法的搜索提供可靠区域,同时遗传算法为区间算法的区间分裂提供了一个方向、为区间删除给出了问题全局最优解的一个上界.最后给出了算法的收敛性证明,数值实验表明该算法相比传统区间优化算法有较高执行效率.