一种基于距离比值的支持向量机增量训练算法

由于支持向量机具有较好地学习性能和泛化能力,目前已经得到了广泛的应用。如何使支持向量机进行有效的增量学习是目前支持向量机应用中需要解决的问题。深入研究了支持向量分布特点,提出了一种新的支持向量机增量训练淘汰机制——距离比值算法。该算法根据遗忘规则,设定一个合适的参数,按距离比值法中的定义计算各个样本中心距离与其到最优分类面距离的比值,舍弃对后续训练影响不大的样本,即可对训练数据进行有效的淘汰。对标准数据集的实验结果表明,使用该方法进行增量训练在保证分类精度的同时,能有效地提高训练速度。     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法

将自适应神经网络--直觉模糊推理系统(adaptive neuro intuitionistic fuzzy inference system, ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法.     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。     

遗传牛顿插值算法在地形可视化中的应用

在虚拟战场环境背景下,针对地形可视化中的特殊要求,基于牛顿插值算法计算出所要补充的地形数据,利用遗传算法对插值数据进行优化选择。试验结果表明,该方法是一种简单快速,信息不失真,有着实用价值的地形数据插值方法。     

基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测

针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进,以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数,得到WIE Real BP-AdaBoost算法。最后,通过2组软件实际失效数据对WIE Real BP-AdaBoost算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和Real BP-AdaBoost算法进行比较研究。实验结果显示,WIE Real BP-AdaBoost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.442 87和0.284 71,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性。     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

一种改进的DDAGSVM决策算法

决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,使错分尽可能地远离图的根部。引入了一种基于广义KKT条件的类间可分离性测度,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法。三螺旋线实验和HRRP分类实验证明该方法对控制分类错误有明显的效果。