基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法.     

基于混合变异算子的布谷鸟优化算法

针对布谷鸟寻优算法在多维优化函数搜索中存在收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于混合变异算子的布谷鸟优化算法。该算法在每次迭代后采用全局收敛引导的非均匀变异算子对鸟窝位置进行变异,再根据最优位置适应度值的变化率确定是否陷入了局部最优值,若陷入局部最优则利用高斯变异算子对鸟窝位置进行调整,从而提高了收敛速度以及寻优精度。通过6个经典测试函数的测试,实验表明改进后的布谷鸟算法具有较好的寻优精度和收敛速度。     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络 的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数, 并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该 方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的 灰色神经网络等方法.     

数据挖掘中的属性选择偏差抑制算法研究简

决策树算法广泛应用于数据挖掘领域之中.属性选择是决策树方法挖掘效率的关键,但ID3方法和C4.5方法在选择属性时,都会产生一定程度的选择偏差.据此,该文对信息增益模型进行了改进,将多次对数运算的信息熵求取过程简化为多值求和,从而规避了属性选择出现偏差的可能性,也加快了决策树构建的执行速度.依托学生情况数据展开的实验研究表明,与经典的ID3方法相比,该文方法构建的决策树更加简洁.同时,随着数据样本数量的增大,该文方法的执行时间大为降低.     

基于优化模型的类级测试数据自动生成研究

研究了一种基于优化使用模型的类级测试用例的自动生成方法。首先使用基于约束的非线性规划问题的求解方法获得Markov链使用模型的状态转移概率,建立优化的使用模型;然后以使用模型的概率转移为约束采用轮盘赌算法自动生成测试用例;最后以Euclidean Distane方法度量测试的充分性。实验表明此方法能够提高测试自动化水平,提高软件的可靠性。     

基于改进遗传算法的云计算任务调度研究

针对云计算服务集群任务调度算法的效果，提出一种基于改进遗传算法的任务调度算法。该算法采用检测种群个体多样性生成初始种群，遗留优秀个体，检测个体相似度增加交叉操作的有效性等策略实现任务调度的改进。实验表明，该算法在云计算任务调度中是一种有效的算法，缩短了任务的执行时间并节约系统资源。     

改进的CS-GRNN模型在城市需水量预测中的应用

为了更加准确地预测城市需水量,提出一种基于改进布谷鸟算法优化广义回归神经网络模型的城市需水量预测方法.该方法采用改进的布谷鸟算法对广义回归神经网络的平滑因子进行优化,建立改进布谷鸟算法优化的广义回归神经网络模型(ICS-GRNN),并应用于南宁市城市需水量预测中.通过使用南宁市2001—2012年城市需水量测试数据分别对传统GRNN法和ICS-GRNN法的预测结果进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度和数据拟合能力.     

一种改进ID3型决策树挖掘算法

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法.