基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题

引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法.     

基于遗传算法改进的少数类样本合成过采样技术的非平衡数据集分类算法

针对少数类样本合成过采样技术(SMOTE)在处理非平衡数据集分类问题时,为少数类的不同样本设置相同的采样倍率,存在一定的盲目性的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)改进的SMOTE方法--GASMOTE.首先,为少数类的不同样本设置不同的采样倍率,并将这些采样倍率取值的组合编码为种群中的个体;然后,循环使用GA的选择、交叉、变异等算子对种群进行优化,在达到停机条件时获得采样倍率取值的最优组合;最后,根据找到的最优组合对非平衡数据集进行SMOTE采样.在10个典型的非平衡数据集上进行的实验结果表明:与SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了5.9个百分点,在G-mean值上提高了1.6个百分点;与Borderline-SMOTE算法相比,GASMOTE在F-measure值上提高了3.7个百分点,在G-mean值上提高了2.3个百分点.该方法可作为一种新的解决非平衡数据集分类问题的过采样技术.     

基于高光谱吸收特征参数的分类研究

在Weka平台上,采用决策树C4.5、朴素贝叶斯、朴素贝叶斯树三种算法进行了带缺失属性值的高光谱分类研究。针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量来进行分类。实验表明,由NBTree建立的铀黑-沥青铀矿分类模型的分类误差最小,分类精度最高,其次是Na?觙veBayes和J4.8,但从训练时间来看,NBTree则高于NB和J4.8。最后,对三种分类算法的分类结果进行了分析。     

应用于空间关联规则挖掘的ILP方法

文章介绍了应用于空间关联规则挖掘的ILP方法。ILP方法全称为归纳逻辑程序设计,这种方法有利于从空间领域发现有价值的知识,系统地研究地理层的层次结构,处理诸多空间对象的空间特性。这种方法已在一个ILP系统SPADA中实现,该文将通过SPADA应用空间数据的一些实例来说明ILP方法的特点。     

GIS数据库中的数据挖掘

首先探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性,然后讨论了GIS数据库中的DM可以发现的知识类型、可以使用的方法,可以采用的DM系统原型,最后简单介绍了DM对GIS的贡献。     

模糊Petri网及知识表示

在建造专家系统中虽然有很多种知识表示方法，但都有不尽人意的地方，本文试图用一种新的方法－Ｐｅｔｒｉ网模型来表示知识。本文给出了Ｆｕｚｚｚｙ Ｐｅｔｒｉ网和广义Ｆｕｚｚｙ Ｐｅｔｒｉ网两种模型，并给出了相应的推理算法，一旦专家知识用Ｐｅｔｒｉ网表示后，根据Ｐｅｔｒｉ网固有的特性，我们就能处理专家系统中并行推理、无回溯推理，反向推理等问题。     

关联规则在医疗数据分析中的应用

介绍了从医疗数据中发现关联规则的方法,分析了医疗数据的特点,并以心脏疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一种改进的Apriori算法,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于Apriori算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。     

一种基于遗传算法的属性约简算法

在基于Rough集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一。该文分析了基于遗传算法的约简算法,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的遗传约简算法。     

一种新兴的数据挖掘方法:神经规则法

该文详细阐述了一种新兴的数据挖掘方法——神经规则法。文中先后介绍了神经网络的训练、神经网络的剪枝以及神经规则的提取。最后用一个实例具体解释了使用该方法来挖掘分类规则的过程。