针对传统的粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)将训练样本在原空间粒化后再映射到核空间,导致数据与原空间的分布不一致,从而降低GSVM的泛化能力的问题,本文提出了一种基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机学习算法(f...针对传统的粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)将训练样本在原空间粒化后再映射到核空间,导致数据与原空间的分布不一致,从而降低GSVM的泛化能力的问题,本文提出了一种基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机学习算法(fuzzy kernel cluster granular support vector machine,FKC-GSVM)。FKC-GS-VM通过利用模糊核聚类直接在核空间对数据进行粒的划分和支持向量粒的选取,在相同的核空间中进行支持向量粒的GSVM训练。在UCI数据集和NDC大数据上的实验表明:与其他几个算法相比,FKC-GSVM在更短的时间内获得了精度更高的解。展开更多
文摘针对传统的粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)将训练样本在原空间粒化后再映射到核空间,导致数据与原空间的分布不一致,从而降低GSVM的泛化能力的问题,本文提出了一种基于模糊核聚类粒化的粒度支持向量机学习算法(fuzzy kernel cluster granular support vector machine,FKC-GSVM)。FKC-GS-VM通过利用模糊核聚类直接在核空间对数据进行粒的划分和支持向量粒的选取,在相同的核空间中进行支持向量粒的GSVM训练。在UCI数据集和NDC大数据上的实验表明:与其他几个算法相比,FKC-GSVM在更短的时间内获得了精度更高的解。
文摘针对标准蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)存在的不足,基于对蝗虫活动习性和行为特征的模拟,结合GOA模型,提出一种基于4-乙烯基苯甲醚(4-vinylanisole,4VA)信息素的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm Based on 4-vinylanisole Pheromone,VAGOA)。首先,基于4VA是蝗虫的聚集信息素,设计4VA信息素表达式;其次,对不同蝗虫群体(群居型蝗虫和散居型蝗虫)中的个体分别采用不同的搜索策略,在探索和开发之间取得平衡,使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升,增强算法的全局寻优能力和规避陷入局部最优的能力。通过12个基准函数的仿真实验,并与GOA、PSO、HCUGOA、SA_CAGOA算法相比较,结果表明VAGOA的全局搜索能力有明显提高,在函数优化中明显具有更快的全局收敛速度及更好的稳定性。
