一般克隆选择算法的收敛性证明*

克隆选择算法已经广泛应用于计算智能领域,而针对克隆选择算法理论方面的分析和研究工作却很少。为了丰富克隆选择算法的理论基础,采用了与研究遗传算法相似的方法,研究了克隆选择算法的收敛性,推导出克隆选择算法在求解优化问题时,收敛到全局最优解的充分条件。因此,对基于克隆选择算法的各种应用如BCA和CLONALG算法,只要检查这些充分条件是否满足就可以证明算法的收敛性。     

浅析电子商务中的安全问题

随着现今社会互联网、个人终端技术的飞越发展,电子商务越来越多的出现在人们的生活与工作中,这种全新的商务模式具有便捷、高效率、低成本的特点.同时,这种全新的商务模式对管理水平、信息传递技术都提出了更高的要求,其中安全的重要性尤为突出.     

基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法

提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。     

基于神经网络的批强化学习在Robocup中的应用

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多智能体系统的一个通用的实验平台,通过它可以来检验各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点.针对在复杂条件下的使用传统Q学习方法所产生的收敛速度缓慢和泛化能力不强的问题,文中使用人工化能力,缩短了学习的时问.并最终将其运用到仿真组比赛的Keepaway模型中,以此验证了该方法的有效性.     

一种基于SFP树的快速关联规则挖掘算法

对于传统的FP-Growth算法而言,当事务数据库D很大时,构造基于内存的FP树可能是不现实的.针对此问题,提出了一种基于样本事务数据库的SFP算法.该方法对事务数据库D进行随机抽样,得到样本数据库S,此时以比指定的支持度min_sup小的支持度(min_sup')在S中挖掘频繁项集L',根据求得的频繁项集L',在剩余的数据库D-S中求得L'中各事务的支持数,这在大多数情况下就可以求得所有的频繁项集,但是有时可能会漏掉一些.这时可以对D进行二次扫描以发现漏掉的频繁项集.该算法大多数情况下只需要对数据库进行一次扫描,最坏情况下也只需要对数据库进行二次扫描.当把效率放在首位时,比如计算密集事务数据库的频繁项集时,SFP算法尤其合适.     

基于Petri网的UML形式化建模应用分析

UML是功能强大的图形化建模语言,但存在缺乏精确的语义描述的特点,因此UML形式化研究一直是一个热点.Petri网既有直观的图形表示,又有坚实的数学基础,拥有许多成熟的分析方法可以直接用于分析模型的性能.结合一个图录编纂应用系统,使用基于Petri网的建模方法,对该系统的UML状态图和序列图进行了形式化分析.排除UML模型中的缺陷,在软件设计阶段发现错误,降低软件开发的花销,最终达到提高了软件的质量的目的.     

基于Pawlak的决策粗糙集的属性约简研究

粗糙集用于规则归纳时,其正域规则和边界规则这两种不同的分类规则会导致不同的决策序列。这两种分类规则都能够从语法和语义上进行区分,并被Pawlak模型所延伸的粗糙集理论所解释。属性约简是粗糙集理论的一个重要概念,本文针对决策粗糙集中的决策单调性这个分类属性,给出属性约简中基于正域约简模型及其分析。     

基于GIS的UML建模研究与实践

本文结合一个地理信息应用系统,介绍了UML建模技术在G IS领域中的应用,并对相关的UML知识作了阐述.     

一种改进的基于二进制可分辨矩阵属性约简算法

指出支天云的二进制可分辨矩阵约简算法存在的不足,给出简化的决策表定义和基于二进制可分辨矩阵的属性频率函数的定义.在此基础上,以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,提出了一种改进的基于二进制可分辨矩阵的属性约简算法,其最终可以获得一个最优约简,并且算法时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U|),O(|C|2|U'|2)}和O(|C||U'|2).通过实例验证,表明该算法是有效的.     

连续优化问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质，对于连续优化问题，提出了基于蚁群算法思想的求解算法，并与网格法作了比较，数值试验结果表明该方法比较有效，并具有通用性。