基于遗传实例和特征选择的K近邻训练集优化方法

K近邻的分类性能依赖于训练集的质量。设计高效的训练集优化算法具有重要意义。针对传统的进化训练集优化算法效率较低、误删率较高的不足,提出了一种遗传训练集优化算法。该算法采用基于最大汉明距离的高效遗传算法,每次交叉保留父代并生成两个新的具有最大汉明距离的子代,既提高了效率,又保证了种群多样性。该算法将局部的噪声样本删除策略与特征选择策略相结合。首先使用决策树算法确定噪声样本存在的范围,然后使用遗传算法精准删除此范围内的噪声样本和全局的噪声特征,降低了误删率,提高了效率。该算法采用基于最近邻规则的验证集选择策略,进一步提高了遗传算法实例选择和特征选择的准确度。在15个标准数据集上,该方法相较于协同进化实例特征选择算法IFS-CoCo、加权协同进化实例特征选择算法CIW-NN、进化特征选择算法EIS-RFS、进化实例选择算法PS-NN、K近邻算法KNN,在分类精度上分别平均提升了2.18%,2.06%,5.61%,4.06%和4.00%。实验结果表明,所提方法的分类精度和优化效率优于当前的进化训练集优化算法。     

假蒟叶多酚提取工艺及其抗氧化活性研究

以假蒟叶作为原料,以乙醇作为提取剂,采用微波辅助提取方法提取假蒟叶多酚,探究微波时间（min）、微波功率（W）、液固比（mL/g）、乙醇浓度（%）对假蒟叶多酚提取量的影响,并利用响应面试验对提取工艺进行优化,结果表示最优参比条件为：微波时间3.71 min、微波功率478 W、液固比41∶1(mL/g)、乙醇浓度62%时,该条件下多酚的提取量为10.70 mg/g(n=5,RSD=0.06%)。抗氧化试验结果表明,假蒟叶多酚对DPPH自由基、羟基自由基、ABTS自由基均具有较强的清除能力和抗氧化活性。     

面向K最近邻分类的遗传实例选择算法

针对传统的实例选择算法会误删训练集中非噪声样本、算法效率低的不足,提出了一种面向K最近邻（KNN）的遗传实例选择算法。该算法采用基于决策树和遗传算法的二阶段筛选机制,先使用决策树确定噪声样本存在的范围;再使用遗传算法在该范围内精确删除噪声样本,可有效地降低误删率并提高效率,采用基于最近邻规则的验证集选择策略,进一步提高了遗传算法实例选择的准确度;最后引进基于均方误差（MSE）的分类精度惩罚函数来计算遗传算法中个体的适应度,提高有效性和稳定性。在20个数据集上,该方法相较于基于预分类的KNN （PRKNN）、基于协同进化的实例特征选择算法（IFS-CoCo）、K最近邻（KNN）,在分类精度上的提升分别为0.07~26.9个百分点、0.03~11.8个百分点、0.2~12.64个百分点,在AUC和Kappa的上的提升分别为0.25~18.32个百分点、1.27~23.29个百分点、0.04~12.82个百分点。实验结果表明,该方法相较于当前实例选择算法在分类精度和分类效率上均具有优势。     

基于方向性模糊C-means与K-means的混合矩阵估计方法

在信源数目未知的欠定盲源分离问题中,精确地估计混合矩阵是具有挑战性的问题.针对现有方法在病态条件下(某些混合向量的方向接近)不能准确估计信源数目、易受离群点干扰的不足,提出了一种基于方向性模糊C-means与K-means的混合矩阵估计方法.该方法首先通过方向性模糊C-means对观测信号进行预聚类,通过预聚类可以实现...     

广州以河长漫画提升基层河长履职能力

面对推进河长制工作中遭遇初期难起步、监管难执行、理念难落地等问题,广州市河长制办公室借助漫画对河长制相关政策文件进行可读性强、解读程度深的视觉化包装,并通过实体读本以及广州河长App等媒体融合形式,在助力河长制工作与基层河长履职形成有机结合,帮助基层河长巡河达标、巡河有内容、巡河有成效,实现河长办全过程管理与服务河长履...