题名 基于机器学习耦合模型预测FDM零件的表面粗糙度
被引量：3
1
作者
赵陶钰 邵鹏华
机构
山西青年职业学院计算机与信息工程系 煤炭工业太原设计研究院集团有限公司
出处
《塑料工业》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期116-123,共8页
基金
山西省自然科学基金青年项目(202203041345225)。
文摘
熔融沉积工艺(FDM)制造的零件表面粗糙度高,不仅影响了零件外观,还降低了性能。采用响应面实验设计,研究了层高(A)、填充密度(B)、喷嘴温度(C)、床层温度(D)和打印速度(E)对聚乳酸(PLA)零件表面粗糙度的影响。同时,将遗传算法(GA)与决策树(DT)、人工神经元网络(ANN)两种机器学习模型相结合,预测了零件的表面粗糙度。结果表明,A、B、C和E是显著影响零件表面粗糙度的主效应,A×B、A×C、A×E、B×C、B×E、C×E是影响显著的交互效应。GA+DT耦合模型预测PLA零件表面粗糙度的准确性更高,预测值与实验值的相关系数(R2)、均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.952、0.132和0.234,优于GA+ANN的0.823、1.561和1.759。GA+DT模型的预测值与实验值的Pearson相关系数为0.984,而GA+ANN模型仅为0.903,这表明GA+DT模型在预测PLA零件表面粗糙度时准确度更高。
关键词
决策树 人工神经元网络 遗传算法 熔融沉积 表面粗糙度 聚乳酸
Keywords
decision tree Artificial Neural Network genetic algorithm Fused Deposition model ing Surface Roughness Polylactic Acid
分类号
TQ320
[化学工程—合成树脂塑料工业]
题名 基于演化CatBoost算法的房价预测模型
被引量：1
2
作者
王成章 白晓明 汤文英 陈书涵
机构
中央财经大学统计与数学学院 首都经济贸易大学管理工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期970-974,共5页
基金
北京市社会科学基金(21GGB018) 中央财经大学教育教学改革基金(2022ZXJG09)。
文摘
遗传规划算法采用函数变换将原有变量张成的空间映射到新的特征空间,通过遗传算子操作实现目标函数的最优化。影响房价波动的因素有很多,各影响因素与房价之间呈现复杂的非线性关系。文中提出了一种基于演化CatBoost算法的房价预测模型,将影响房价波动的各因素变量编码为遗传规划算法的终端变量,采用CatBoost算法作为基学习器构建适应度函数,针对房价预测的特点设计合理的遗传算子,在函数映射后的特征空间上实现目标函数的最优化,以提升预测模型的性能。实验结果表明,基于演化CatBoost算法的房价预测模型的预测性能优于传统的基于随机森林算法、支持向量机算法、自适应增强算法、极致梯度提升算法等的预测模型,能够更好地实现房价的预测,在相同条件下具有更高的预测准确度。
关键词
遗传规划 CatBoost算法 预测模型 决策树 最优化
Keywords
genetic programmingCatBoost algorithm Prediction model decision tree Optimization
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别
被引量：11
3
作者
王宏勇 侯惠芳 刘素华
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第18期221-223,共3页
基金
河南省基础与前沿技术研究项目(No.072300430220) 河南工业大学科技攻关项目
文摘
提出了一种基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。
关键词
支持向量机 遗传算法 决策二叉树 玉米种子识别
Keywords
Support Vector Machiue（SVM） genetic algorithm （GA）decision -binary tree maize seed recognition
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于GATS-C4．5的IP流分类
被引量：3
4
作者
李文法 陈友 段洣毅 孙春来
机构
中国科学院计算技术研究所 中国科学院研究生院 北京交通大学计算技术研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第4期68-72,96,共6页
基金
国家“九七三”重点基础研究发展规划项目(2004CB318109) 国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2006AA01Z452) 国家242信息安全计划项目(2005C39)资助
文摘
流分类技术在网络安全监控、QoS、入侵检测等应用领域起着重要的作用,是当前研究的热点。提出一种新的特征选择算法GATS-C4.5来构建轻量级的IP流分类器。该算法采用遗传算法与禁忌搜索相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后利用提供的数据在C4.5上的分类正确率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集。在IP流数据集上进行了大量的实验,实验结果表明基于GATS-C4.5的流分类器在不影响检测准确度的情况下能够提高检测速度,并且基于GATS-C4.5的IP流分类器与NBK-FCBF(Nave Bayes method with Kernel densityesti mation after Correlation-Based Filter)相比具有更小的计算复杂性与更高的检测率。
关键词
流分类 特征选择 遗传算法 禁忌搜索 决策树
Keywords
Flow classification,Feature selection ,genetic algorithm ,Tabu search,decision tree
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F744
[经济管理—国际贸易]
题名 双层规划下考虑环境侵害的垃圾分拣中心选址研究
被引量：7
5
作者
张晨 刘勤明 叶春明 李冠林
机构
上海理工大学管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第12期3645-3649,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71840003,71471116) 上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600) 2019年度国家大学生创新创业训练计划资助项目(201910252012)。
文摘
针对含有害垃圾分拣任务的垃圾分拣中心选址主从博弈问题,提出具有上层奖励机制的双层规划选址方案。首先,将收集点与有害垃圾处理企业作为回收物流发起方构建上层模型,将分拣中心与回收点作为接收方构建下层模型。其次,上下层均引入因有害垃圾存在而带来的环境侵害成本,考虑奖励等级为决策方案使上下层成本相互制约。最后以遗传算法求解算例,通过与单层双目标模型比较,讨论该双层成本模型的设计机制在成本控制上的优势与不足。
关键词
选址决策 双层规划模型 环境侵害 垃圾分拣 遗传算法
Keywords
site selection decision bi-level programming model environmental infringement garbage sorting genetic algorithm
分类号
TU984.11
[建筑科学—城市规划与设计]
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于二叉树编码遗传算法的SOA服务选择
被引量：5
6
作者
杨艳梅 赵逢禹 韩文冬
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第8期2276-2280,共5页
基金
上海市教委发展基金资助项目(04EB14)
文摘
为解决SOA服务组合中服务选择问题,提出了一种基于二叉树编码的遗传算法。首先将一个服务的组合方案等效成AOV图,并将其转换成二叉树,然后进行后续遍历并编码。该编码基于二叉树结构,树的非叶子节点保存了其子树的QoS计算结果,可有效降低遗传算法的计算量;同时可表示分支结构的组合方案,克服了一维编码的局限性。通过实例分析和仿真实验验证了其有效性及比一维编码遗传算法更高的执行效率。
关键词
面向服务体系结构 服务选择 遗传算法 二叉树编码 服务质量
Keywords
Service-Oriented Architecture （SOA） services selection genetic algorithm （GA） binary -tree coding Quality of Service （QoS）
分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 用遗传算法构造二元决策树
被引量：4
7
作者
吴菲 黄梯云
机构
哈尔滨工业大学管理学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第11期1323-1328,共6页
基金
国家自然科学基金
文摘
决策树的方法是一种优化的过程，遗传算法是模拟自然进化的通用全局搜索算法，文中将遗传算法应用到构造优化决策树，提出了采用遗传算法求解二元决策树的非叶结点的权值矢量，进而构造二元决策树的方法．并讨论了遗传算法的评价函数构造和编码方法，重点说明了如何对遗传算法进行改进，提高算法效率，然后分析了影响二元决策树错误分类率的因素。
关键词
遗传算法 二元决策树 权值矢量 数据结构
Keywords
genetic algorithm , binary decision tree , weight vector
分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O242.23
[理学—计算数学]
题名 一种求解GP-决策树权值矢量算法及应用
被引量：2
8
作者
王四春 张泰山 殷志云 李日保 张楚文
机构
中南大学信息科学与工程学院 湖南商学院信息科学研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第4期739-741,共3页
基金
国家自然科学基金资助(60373083)
文摘
提出一种基于遗传程序设计算法(GPA)求解决策树结点的权值矢量,并根据树结点的 错误率与分割后的错误率减少量构造GP 决策树算法的方法。该方法不但可以求解出树结点的权值 矢量,同时也确定了GP 决策树的结构。实验结果表明,应用GP 决策树算法能够正确完成对趋势预 测模型的选择。
关键词
遗传程序设计算法 GP-决策树算法 模型选择
Keywords
genetic Programming algorithm (GPA)GP-decision tree algorithm model choice
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 遗传算法在基于二元决策树的模型选择中的应用
被引量：5
9
作者
吴菲 黄梯云
机构
哈尔滨工业大学管理学院
出处
《管理科学学报》
1999年第2期57-61,70,共6页
基金
国家自然科学基金
文摘
模型选择是模型管理的重要部分．本文提出利用二元决策树实现模型选择，并采用遗传算法构造二元决策树．最后给出了在趋势预测模型选择中的应用实例。
关键词
二元决策树 模型选择 遗传算法
Keywords
binary decision tree ,model selection ,genetic algorithm
分类号
O242.23
[理学—计算数学]
C934
[经济管理—管理学]
题名 基于遗传实例和特征选择的K近邻训练集优化方法
被引量：4
10
作者
董明刚 黄宇扬 敬超
机构
桂林理工大学信息科学与工程学院 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第8期178-184,共7页
基金
国家自然科学基金(61563012,61802085,61203109) 广西自然科学基金(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260) 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金(2018A-04)。
文摘
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。
关键词
遗传算法 K近邻 实例选择 特征选择 噪声样本 决策树
Keywords
genetic algorithm K-nearest neighbor Instance selection Feature selection Noise sample decision tree
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于面向对象的智能决策支持系统模型库自动选择
被引量：6
11
作者
黄莺 郭煌 惠晓滨 赵罡
机构
空军工程大学工程学院
出处
《兵工自动化》
2007年第3期34-35,共2页
文摘
面向对象的智能决策支持系统(IDSS)模型库管理系统的模型自动选择方法有多种。基于人工神经网络方法,通过人机交互接口将问题分解出的文字特征分解为问题的目标和初始态要素,再用智能识别器推理并选择模型。基于遗传算法的模型自动选择通过决策树表示以实现。基于自然语言理解的模型自动选择方法,通过加入问题识别模块实现。基于灰色关联度方法,通过自然语言理解法对用户的问题进行分析再选择适合问题的模型。
关键词
IDSS 模型库自动选择 人工神经网络 遗传算法 自然语言理解 灰色关联度
Keywords
IDSS （Intelligence decision support system） model base automatic selection Artificial neural networks GA （genetic algorithm ） Natural language understanding Grey relationship degree
分类号
TP311.132
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于遗传程序设计的GP-决策树优化算法及应用
被引量：1
12
作者
王四春 张泰山 殷志云 李日保 张楚文
机构
中南大学信息科学与工程学院 湖南商学院信息科学研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期8-10,103,共4页
基金
国家自然科学基金课题(编号:60373083)
文摘
该文根据决策树结点的错误率与分割后的错误率减少量,提出一种新的基于遗传程序设计(GP)的GP-决策树优化算法。该算法不但可以求解出GP-决策树结点的权值矢量,同时也确定了GP-决策树的结构。实验结果表明,应用GP-决策树优化算法能够正确完成对趋势预测模型的选择。
关键词
遗传程序设计算法(GPA) GP-决策树优化算法 模型选择
Keywords
genetic programming algorithm (GPA),GP-decision tree optimization algorithm ,model choice
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 模糊决策树在公共危机应急系统中的应用
被引量：1
13
作者
杨杨 赵政
机构
天津大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第10期2457-2459,共3页
基金
天津市科学技术委员会资助项目(043112911)
文摘
针对公共危机应急系统数据库中数据庞杂,记录分类较难的情况,提出了一种采用遗传算法选择参数的模糊决策树算法,提高了决策树分类算法的准确率和得到规则的可解释性。将设计的分类器应用到实际的公安系统数据库当中,在对原有记录进行分类的基础上,得到了有效的规则,成功地帮助警务人员对当前的危急事件做出快速准确的预测和判断。
关键词
模糊决策树 参数选择 案件分类 遗传算法
Keywords
fuzzy decision tree s parameter selection case classification genetic algorithm
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 数据挖掘方法的评述
被引量：31
14
作者
糜元根
机构
南京化工大学信息科学与工程学院
出处
《南京化工大学学报》
2001年第5期105-110,共6页
文摘
决策离不开知识 ,从数据库中采掘知识 ,是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径。但是在实际数据库中 ,数据的复杂性 (如信息量大、噪声等 )对数据挖掘方法提出了比机器学习更高的要求 ,这方面的研究正受到越来越多的关注。本文就当前数据挖掘的几种主要方法 ,即神经网络、决策树、粗集和云模型等方法的研究现状进行了评述 ,指出其存在的问题。从总体上看 ,这些方法都有局限性 ,但它们的有机组合具有互补性 ,多方法融合将成为数据挖掘的发展趋势 。
关键词
数据挖掘 神经网络 决策树 粗集 遗传算法 运模型 数据库
Keywords
data mining neural networks decision tree s genetic algorithm s cloud model
分类号
TP311.131
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 面向芯片计算机集成的时钟树构建
15
作者
石文兰 南国芳 李俊婷
机构
河北工业职业技术学院信息工程与自动化系 天津大学系统工程研究所
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2006年第9期1459-1465,1482,共8页
文摘
阐述了芯片的版图设计中形成时钟二叉树的多级遗传算法,从理论上说明了该遗传算法的求解思路、编码方式、适应度函数、遗传算子的设计等。重点讨论了节点合并策略和单节点二叉树的形成。提出了时钟二叉树的多级模型,并设计了基于多级遗传算法的时钟二叉树形成算法。用该算法对随机测试例子和标准标杆测试例子的测试中发现,与传统的启发式算法相比,多级遗传算法能产生更好的测试结果。
关键词
二叉树 时钟布线 遗传算法 多级模型
Keywords
binary tree clock routing genetic algorithm multi- level model
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
题名 面向K最近邻分类的遗传实例选择算法
被引量：7
16
作者
黄宇扬 董明刚 敬超
机构
桂林理工大学信息科学与工程学院 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室(桂林理工大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期3112-3118,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61563012 61203109) +2 种基金 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118371 2015GXNSFBA139260) 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金资助项目~~
文摘
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。
关键词
K最近邻 遗传算法 决策树 实例选择 噪声样本 机器学习
Keywords
K-Nearest Neighbor(K NN) genetic algorithm decision tree instance selection noise sample machine learning
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于云模型与决策树的入侵检测方法
被引量：13
17
作者
郭慧 刘忠宝 柳欣
机构
山西大学商务学院信息学院 中北大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期142-147,共6页
基金
山西省自然科学基金(201601D011042)
文摘
针对入侵检测系统中传统决策树分类算法仅能处理离散化数据的情况,提出一种改进的入侵检测方法。通过云模型对数据集连续属性进行离散化,利用遗传算法引入加权选择概率函数,使得决策树分类算法能检测出DoS、R2L、U2R、PRB攻击。KDDCUP 99数据集上的实验结果表明,与基于贝叶斯、支持向量机与云模型离散化的检测方法相比,该方法具有更好的入侵检测与分类性能。
关键词
云模型 决策树 离散化 遗传算法 入侵检测 连续属性
Keywords
cloud model decision tree discretization genetic algorithm intrusion detection continuous attribute
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于特征选择的企业微博转发机制研究
被引量：4
18
作者
张玢玢 李兵 李岳欣
机构
对外经济贸易大学信息学院 埃森哲(中国)有限公司
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2014年第12期127-132,共6页
基金
北京自然科学基金项目"基于多源信息融合的北京公共危机事件情境感知研究"(编号:9142014)研究成果之一
文摘
为丰富微博转发机制的研究,引入企业官方微博作为研究对象,探究微博的内容文本特征、形式化特征及时间性特征对微博转发影响的大小及影响规则。分析汇总影响微博转发的全特征集合,在此基础上进行特征选择和微博转发预测,并对不同产品的微博转发预测模型进行对比分析,以期挖掘各产品自适性的转发影响因子,为企业微博营销提供策略支持。
关键词
企业微博 特征选择 最优微博特征集合 决策树算法 微博转发预测模型 微博转发规则
Keywords
enterprisesˊmicroblog feature selection optimal microblog feature set decision tree algorithm microblogˊs message forwarding forecast model microblog message forwarding rules
分类号
G353
[文化科学—情报学]
题名 模糊计算树逻辑的符号模型检测
被引量：2
19
作者
聂朋展 姜久雷 马占有
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院 常熟理工学院计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2381-2385,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61762002,61962001) 宁夏自然科学基金资助项目(2018AAC03127) 北方民族大学研究生创新项目(YCX20068)。
文摘
对含有模糊不确定性信息的系统进行模型检测时,状态空间爆炸问题成为了亟待解决的主要问题。将形式化的系统模型用拟布尔公式表示,用多终端二叉决策图来对拟布尔公式进行存储。对模糊计算树逻辑的不动点语义给出了解释和证明,然后给出模糊计算树逻辑的符号化模型检测算法,最后通过一个实例验证算法的正确性。该算法可有效缓解对模糊模型检测验证时的状态空间爆炸问题,并扩展了模型检测的应用范围。
关键词
模糊计算树逻辑 不动点算法 多终端二叉决策图 符号模型检测
Keywords
fuzzy computation tree logic fixed point algorithm multi-terminal binary decision diagrams symbolic model checking
分类号
TP305
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法
被引量：30
20
作者
许召召 申德荣 聂铁铮 寇月
机构
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期1128-1140,共13页
基金
国家自然科学基金(62172082,62072084,62072086) 国家重点研发计划(2018YFB1003404)。
文摘
随着信息技术以及电子病历和病案在医疗机构的应用,医院数据库产生了大量的医学数据.决策树因其分类精度高、计算速度快,且分类规则简单、易于理解,而被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据固有的高维特征空间和高度特征冗余等特点,使得传统的决策树在医学数据上的分类精度并不理想.基于此,提出了一种融合信息增益比排序分组和分组进化遗传算法的混合式特征选择算法(GRRGA).该算法首先使用基于信息增益比的过滤式算法对原始特征集合进行排序,然后按照密度等分的原理对排序后的特征进行分组,最后再使用分组进化遗传算法对排序后的特征组进行遗传搜索.其中,分组进化遗传算法共分为种群内和种群外两种进化方法,并使用两种不同的适应度函数来控制进化过程.此外,针对决策树的不稳定性,提出使用Bagging方法对C4.5算法进行集成学习.实验结果显示,GRRGA算法在6组UCI数据集上的Precision指标均值为87.13%,显著优于传统的特征选择算法.此外,与另外两种分类算法对比可知,GRRGA算法的特征筛选性能依然是最优的.更重要的是,Bagging方法在Arrhythmia和Cancer医学数据集上的Precision指标分别为84.7%和78.7%,充分证明了该算法的实际应用意义.
关键词
医学数据 决策树 特征选择 遗传算法 信息增益比
Keywords
medical data decision tree feature selection genetic algorithm information gain ratio
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
