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提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.另外,利用一个外部种群来储存非支配解,当非支配解的个数大于外部种群预先设定的规模时,对每个非支配个体采用基于支配关系和拥挤信息的适应度策略评价,然后采用基于密度的选择策略对外部种群进行删减,进一步提高算法的均匀性和宽广性.与NSGA-Ⅱ、PESA-Ⅱ、SPEA2的比较结果表明,该算法不仅收敛性较好,而且在均匀性和宽广性上优势明显. 相似文献
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使用超快速气相色谱电子鼻检测市售的香醋、米醋、陈醋3 类共25 个品牌发酵食醋,通过保留指数和外标法对3 类食醋的挥发性化合物进行定性和定量分析,结合气味活性值构建食醋风味轮,比较不同种类食醋挥发性香气差异与化合物含量间关系,并以线性判别分析和随机森林法研究食醋的挥发性化合物差异,进而实现对食醋的区分。从3 类食醋中共检测出44 种挥发性化合物,主要包括醇类、酯类、醛类、酮类、酸类、烷烃类和杂环类。酸类在食醋中含量最高,其次为醇类和醛类,而烷烃类含量最低。食醋样品的气味活性值和气味雷达图说明乙酸、3-甲基丁醛、苯乙醛、5-甲基糠醛、愈创木酚等对香气贡献较大。香醋的酸味、水果香和坚果可可香高于米醋和陈醋。但陈醋的花香高于其他两类。线性判别分析表明,不同品牌和不同种类的食醋均存在明显差异;随机森林通过机器学习对食醋样品的训练和测试,准确度最终达到100%,对不同种类的食醋区分显著,并筛选出3-甲基丁醇、愈创木酚、苯甲醛、丙酮可作为食醋种类鉴别的重要化合物。 相似文献
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科学地评价教师的课堂教学质量可以为教学管理决策提供依据。本文利用山东建筑大学商学院学生评教数据,采用向后剔除法建立了计量分析模型,利用最小二乘法进行了参数估计,找出了影响教学评估成绩的因素,根据数据分析的结果,学生评教成绩的主要影响因素是教师的备课质量,其它因素影响很少。因此,学生评教成绩公允地反映了教师教学的绩效,这为大学教学管理提供了重要的参考。 相似文献
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基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immunodomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享。新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度。采用个5个数据集对算法性能进行了测试,与模糊C均值算法(Fuzzy C-means, FCM)、基于遗传算法的模糊聚类算法(Genetic Algorithm based Fuzzy C-means, GAFCM)以及基于克隆选择的模糊聚类算法(Clonal Selection Algorithm based Fuzzy C-means, CSAFCM)比较,结果表明IDCSCA能有效避免聚类中心迭代过程中陷入局部最优点的问题,而且聚类性能更稳定。 相似文献
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一种新的差分进化约束优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势. 相似文献