并行自适应免疫量子粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法早熟收敛及粒子在进化过程中缺乏方向指导的问题,采用量子技术及免疫机制,提出一种自适应免疫量子粒子群优化算法。针对其计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造该算法的并行计算方法。仿真实验结果表明,该并行算法在搜索能力和运行时间方面具有较好的性能。     

基于分形维数的非常规决策表的属性约简

属性约简是粗糙集的一个核心研究课题,但经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的决策表的属性约简算法,它们对无决策属性的非常规决策表的属性约简无能为力。以粗糙集理论为基础,对无决策属性的非常规决策表从分形维数方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的决策表的启发式属性约简算法。该算法在一定程度上能够解决非常规决策表的属性约简问题,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。实例表明该算法是有效可行的。     

使用优化模拟退火算法的文本特征选择

在文本分类中,特征空间维数通常高达几万,甚至远远超出训练样本的个数,这是一种十分普遍的现象。为了提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,提出了一种基于优化的模拟退火算法的特征选择方法。在该方法中,为避免遗失当前最优解,增加了记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计了一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量,从而较快地获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法是有效的。     

结合粗集和神经网络的图像识别模型

通过对粗集和神经网络在图像识别中的作用分析,以及对两者结合的可能性研究,将粗集和神经网络进行了有机结合,提出了一个基于粗集和神经网络的图像识别模型。该模型先对原始图像数据进行预处理,然后用粗集进行特征选择,减少了神经网络的输入维数,提高神经网络学习和识别速度,也提高了识别正确率。最后将该模型应用于手写体数字图像识别之中,实验结果表明,该模型是有效的、可行的。     

基于粗糙集与泛系等价算子的特征选择

传统特征选择方法选出的特征子集存在冗余,并且不具备较好的代表性。针对该问题,提出基于粗糙集与泛系等价算子的特征选择方法。利用基于最小词频的文档频提取初始特征,通过泛系等价算子对粗糙集进行扩展,并给出属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率。     

新颖的无监督特征选择方法

针对有监督特征选择方法因为需要类信息而无法应用于文本聚类的问题,提出了一种新的无监督特征选择方法:结合文档频和K-Means的特征选择方法。该方法首先使用文档频进行无监督特征初选,然后再通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择方法来实现无监督特征选择。实验表明该方法不仅能够成功地选择出最为重要的—小部分特征,而且还能提高聚类质量。     

一种基于熵的不一致规则的处理算法

不一致规则对于我们发现异常信息有着十分重要的作用。在总结了许多对不一致规则处理算法的不足之后,我们提出了一种基于熵的不一致规则的修正算法。根据给定的可信度阀门值,使用这个算法我们可以判断出一个信息系统中不一致规则是否异常规则。最后结合一个实例阐明了该算法的基本思路。     

基于多层遗传算法的柔性Job Shop调度问题的研究

介绍了柔性Job Shop调度问题的模型,并针对三级子问题,分别设计了相应的遗传算法,给出了其流程.通过实例证明,该算法的设计是行之有效的.     

基于规则综合质量的属性值约简算法

属性值约简是粗集理论的核心内容之一.将属性值约简和数据挖掘相结合,给出支持度、置信度、覆盖度的定义.在此基础上,提出了一种新的属性值约简算法一基于规则综合质量的属性值约简算法.通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题.实例仿真表明该算法在解决一些相关实际问题方面是可行的,具有一定的实用价值.