基于改进蛙跳算法优化的支持向量回归机ORP预测

氧化还原电位是生物氧化提金预处理过程中的一个重要工艺参数,为了实现对氧化还原电位的准确预测,提出一种基于改进的蛙跳算法优化支持向量回归机的预测方法.该算法是在标准蛙跳算法的基础上,参照反向差分的思想对种群进行初始化,将粒子群个体认知引入算法的局部寻优.通过改进的算法优化支持向量回归机的关键参数,并以新疆某金矿的实际生产数据进行仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于粒子群优化的差分隐私拟合框架

针对监督学习中模型拟合的参数优化问题,提出基于粒子群优化的差分隐私拟合框架。以满足差分隐私的改进指数机制选择粒子群优化算法中个体最优和群体最优粒子,进而驱动模型拟合参数的全局优化,为训练数据集提供差分隐私安全保障。在改进的指数机制中,以拟合函数构造适合于粒子群优化的打分函数,通过参数向量候选集和选定集实现个体最优和群体最优参数向量的更新迭代。给出满足差分隐私的理论证明以及在回归和支持向量机模型中的具体应用。     

基于遗传算法的多核支持向量机的参数优化

提出了利用遗传算法对多核支持向量机的权系数进行寻优的方法GA-MKL,先选择表现能力最好的参数的单核构成多核,再利用遗传算法来对多核的核系数来寻优.采用该算法在UCI标准数据集上进行了实验,结果表明,该算法为多核SVM的系数选择提供了一种可行的方法.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力,和其他多核学习算法相比,性能也有一定的提高.     

高斯骨架差分进化算法与回声状态网络的结合应用

针对回声状态网络(ESN)对于不同时间序列的学习上无法有效地确定储备池参数的问题,提出一种新型预测模型。利用改进的高斯骨架差分进化算法(DE)来优化回声状态网络。在DE算法中引入了变异策略选择因子,并将选择因子随个体共同参与进化,使每个个体执行当前最适合的变异策略。改善了原始DE算法进化过程中的盲目性,同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点,最后为避免算法早熟加入停滞扰动策略改善算法的寻优性能。为验证模型的有效性,对Mackey-Glass时间序列、赣州月平均气温数据集进行仿真实验。由实验结果可知,该模型可以提高时间序列的预测精度,且具有良好的泛化能力及实际应用价值。     

基于多样变异随机搜索的差分进化算法

为解决差分进化算法(DE)易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种基于多样变异随机搜索的差分进化算法(DMSDE),并证明算法依概率收敛.DMSDE算法在保留DE算法变异操作的同时采用变异比例因子自适应调整策略提高种群进化效率;然后利用改进的交叉算子加快算法收敛速度;此外,构造了一个新颖的多样变异算子来增强算法局部搜索能力并确保种群多样性.通过8个常用标准测试函数上的实验表明,所提出的算法在收敛精度、稳定性、收敛速度方面都优于其他5种算法,具有较高的优化性能.     

基于支持向量机泛化误差界的多核学习方法

基于支持向量机（SVM）泛化误差界,提出了一种精确且有效的多核学习方法.首先,应用SVM泛化误差界推导多核学习优化形式,并给出求解其目标函数微分的计算公式.然后,设计高效的迭代算法来求解该优化问题.最后,分析了算法的时间复杂度,并基于Rademacher复杂度给出了算法的泛化误差界,该泛化界在基核个数很大时依然有效.在标准数据集上的实验表明,相对于一致组合方法以及当前流行的单核和多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率.     

基于支持向量机及遗传算法的光刻热点检测

提出一种基于支持向量机（SVM）及遗传算法（GA）的集成电路版图光刻热点检测方法.首先对版图样本进行离散余弦变换（DCT）以提取样本的频域特征,然后基于这些样本训练SVM分类器以实现对光刻热点的检测.为了提高光刻热点检测的精度及效率,采用遗传算法（GA）对频域特征进行选择,并同时优化SVM参数.实验结果表明,基于SVM及版图频域特征并结合遗传算法进行优化的光刻热点检测方法可以有效提高版图光刻热点的检测精度.     

集成两变异策略的差分进化算法

在动态集成差分进化算法中,动态学习机制往往过于复杂且增加计算开销。为此,本文以传统差分进化算法框架为基础,提出集成DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin两个优势互补的变异策略并设计动态执行机制,力求简化动态学习机制,且又能在全局搜索和局部搜索中寻找到平衡。实验结果表明:本文提出动态集成两个变异策略的差分进化算法(differential evolution algorithm integrated bi-mutation strategy,DE-BMS)缩放因子F选择为0. 9,交叉概率Cr选择为0. 1,算法具有更好的鲁棒性;与其他差分进化算法的收敛速度、成功次数解质量分别进行比较,DE-BMS在优化多峰函数问题时表现更佳。     

一种新的支持向量回归机TSVR

标准的支持向量回归机对于参数的选取有很强的依赖性.当选取的参数不恰当,或当数据受到噪声的污染时,回归的效果将受到较大的影响.笔者将训练点被正确划分的程度引入到支持向量回归机模型中,通过理论推导,提出了一种新的支持向量回归机TSVR,并给出了TSVR算法收敛的相关证明.同时,通过大量的数值实验,证明了TSVR具有较好的回归效果,其回归结果对参数的选取较不敏感,具有比标准的支持向量回归机更好的性质.     

双进化策略轮流切换差分进化算法

参考“优上劣下,轮流坐庄”比赛规则,提出双进化策略轮流切换差分进化算法。即在经典差分进化(Differential Evolution,DE)算法的基础上,增加进化效果评估管理层,采用某方面具有较好性能的双进化策略,轮流切换进化策略发挥各自算法的优势。仿真实验表明,轮流切换差分进化算法能够综合有效发挥各自算法的优势,对CEC2005提出的大多数标准测试函数都具有很强的优化搜索能力,其计算结果优于国际上最近提出JADE、CoDE等改进差分算法。更多还原     

基于云模型的混合粒子群算法的统一混沌系统时变参数辨识

统一混沌系统是在内部参数改变时系统随之变化的一族混沌系统.为了求解统一混沌系统的辨识问题,提出了一种基于云模型的混合粒子群算法.该算法通过引入基于云模型的进化与变异策略提高辨识精度,通过交叉操作提升收敛速度,并利用抗差优化模型进一步提升算法的抗扰动能力.实验结果表明,在加入扰动的统一混沌系统中,该策略能够精确的辨识出时变参数,可有效避免算法陷入局部最优,且具有收敛速度快及抗扰动能力强的优点.     

基于计算机视觉和GA-SVM的梭子蟹体重预测

以梭子蟹为研究对象,利用计算机视觉技术对其进行测量.通过CCD相机获取不同生长情况下的梭子蟹图像,采用图像处理技术对图像进行分割处理,计算获得的投影面积、全甲宽与甲长参数;利用图像获取的尺寸参数对梭子蟹体重进行预测,发现梭子蟹投影面积、全甲宽、甲长与体重具有正相关性;并采用遗传优化(GA)的支持向量机(SVM)建立梭子蟹体重回归预测模型.实测结果表明,梭子蟹体重预测值与实测值平均绝对百分比误差(MAPE)为2.23%,均方根误差(RMSE)为5.80 g,优于BP神经网络和参数未优化的SVM预测.证明基于计算机视觉与遗传优化支持向量机(GA-SVM)的梭子蟹体重预测方法能够达到梭子蟹体重测量要求.     

基于情感分析技术的股票研究报告分类

基于情感文本分析技术对股票研究报告中的投资建议进行分类.提取股票研究报告中的"组合特征";采用改进的卡方统计方法进行特征提取,并通过支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯算法进行分类,验证分类效果;探讨了权重计算、特征维度和样本数量对分类效果的影响.基于东方财富网上采集的14 000篇股票研究报告的实验表明,通过提取"组合特征"、部分特征维度以及对训练样本重采样,可以取得较好的分类效果.     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于支持向量机的核磁共振左心室图像自动检测与分割

提出了用基于支持向量机的方法来实现核磁共振左心室图像的自动分割方法。首先用经过训练的支持向量机(SVM)在二维图像中进行识别和定位左心室目标区域并进一步找出边缘区域，采用一种改进的训练方法来提高SVM识别率，然后在足够准确的区域中利用梯度方法找出边缘点，并把他们连接起来，找出目标的边缘，达到分割的目的。实验表明，这种分割方法降低了SVM对背景图像的敏感度，提高了SVM识别率。     

耗散结构和差分变异混合的鸡群算法

针对标准鸡群算法在求解高维优化问题时过早收敛于局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种耗散结构和差分变异混合的鸡群算法.该算法通过将耗散结构引入至雄鸡位置的更新公式,扩大了鸡群的搜索空间,增强了算法的全局搜索能力;同时,通过对随机选择的个体进行差分变异操作,增强了算法的收敛性能.对选取的18个标准函数进行仿真实验,结果表明,算法的收敛精度、收敛速度和稳定性均明显优于其他几种算法.     

应用精英反向学习策略的混合差分演化算法

针对传统差分演化算法在演化后期收敛速度变慢的问题,利用精英个体的良好信息,在一般反向学习方法的基础上,提出精英反向学习策略,并融合降低参数敏感性和变异策略敏感性的机制,设计了一种基于精英反向学习策略的混合差分演化算法(EOCoDE),从理论上证明了该算法的全局收敛性.新算法使用精英反向策略初始化种群,在进化过程中,如果满足预设定的学习概率,就执行精英反向算子,否则,随机组合参数知识库和策略知识库中的知识来产生差分演化种群.对比实验结果表明,精英反向学习策略比一般反向学习策略具有更强的搜索能力,EOCoDE算法的性能具有明显优势.     

一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.     

差分进化算法研究进展

差分进化算法是一类当前较有实力的实参随机优化算法,已成功解决很多实际问题.由于算法结构简单易于执行,控制参数少且有较强的搜索能力,差分进化算法吸引了众多进化算法学者的关注.本文概述了差分进化算法的基本概念,综述了差分进化算法的主要变体,讨论它们的优缺点,并指出下一步的改进方向.     

基于支持向量机对种群特征回归分析的自适应遗传算法

在分析标准遗传算法易发生早熟收敛的基础上,提出了遗传算法种群特征代间海明距离的概念,代间海明距离可以较好的反映算法运行的总体与动态性能.应用支持向量机对遗传算法的代间海明距离进行了回归分析,遗传算法依据回归分析结果调整其整体优化策略,同时依据算法当前运行情况自适应调整种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛.数值实验结果表明,该改进算法搜索整体性较强,搜索效率优于标准遗传算法,提高全局优化能力.