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多蚁群算法在化学模式分类器优化设计中的应用
中文名称: 多蚁群算法在化学模式分类器优化设计中的应用
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论文编号: 3729530收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Application of Multi-ant Colony Optimal Algorithm in the Optimal Design of Chemical Pattern Classifier
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 化学工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 蚁群算法 局部搜索 模式分类 规则学习 数据挖掘 化学 蚁群优化算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:模式分类是许多工程领域广泛应用的一种关键技术,如:自控监测、图像识别、故障诊断、物料配制、医疗诊断等。经典的模式分类方法主要是基于多元统计分析方法,后来兴起的人工神经网络技术也逐渐成为模式分类的有效工具。这两类方法各有所长,多元统计分析方法计算规范,有明确的概率意义,但需要有足够多的样本,并且要遵从一定的分布;人工神经网络技术表达能力强,适用范围广,但网络设计困难,训练费时,还存在局部极值等缺点。 随着科学计算的不断发展,问题搜索空间的不断扩大,搜索空间变得越来越复杂。传统的用于模式分类的方法通常与种群规模、参数的选择、问题的复杂程度等因素有关,当种群规模较大、参数较复杂、搜索空间巨大时,很多优化算法通常需要花费很长的计算时间,却无法得到满意的结果。 本文通过分析蚁群优化算法和其它一些优化算法的优缺点,深入了解待优化问题本身的特性,提出了结合局部搜索和信息素交换策略的多蚁群优化算法,并将其用于解决组合优化问题。多蚁群优化算法用于解决TSP问题和实际模式分类问题的试验结果表明:该算法具有良好的全局寻优性能,在组合优化问题中有较大的应用潜力。 本文的主要研究结果如下: 1.本文将蚁群优化算法用于化学模式分类器的设计。常用的模式分类方法中,统计分析要求数据遵从一定的分布,神经网络的设计与训练存在较多困难,支持向量机的超参数也较难设定。因此本文尝试用蚁群算法对化学模式分类器的设计进行优化,对取自UCI数据库样本分类结果表明:基于蚁群算法构建的化学模式分类器规则数少、简洁明了,性能良好。 2.由于单种群蚁群算法未能完全模拟实际蚁群的信息,采用的是单种蚁群、单种信息素,因此本文尝试性提出了结合局部搜索和信息素交换策略的多蚁群优化算法。在优化的过程中,采用多种群协作,并且引入局部搜索、信息素交换策略,以维持种群多样性和防止种群退化。对样本分类结果表明,多蚁群优化算法有较强的全局和局部寻优能力,由其构成的化学模式分类器不但具有基本群蚁群优化算法的优点,而且在寻优时间、预报准确率等性能方面有所提升。 3.在连续样本数据的模式分类问题中,针对蚁群优化算法的离散化本质,通过选择适当的分类规则表达式与评价函数,利用从属性值域中提取出的候选阀值(点),将规则学习问题转换为组合优化问题,进而采用结合局部搜索、信息素交换策略的多蚁群优化算法进行规则学习。 4.通过深入分析分类规则表达式和评价函数与训练样本数据之间的内在关系,提出了一种能有效地减少候选点的方法,降低了规则提取问题规模和后续优化的复杂度,提高算法寻优效率。最后将结合局部搜索、信息素交换策略的多蚁群优化算法应用于规则学习中,构建的模式分类器性能良好。 总之,论文对蚁群优化算法和模式分类中的规则学习问题作了较为全面的分析,为化学化工中复杂数据的信息挖掘和建模提供了新的途径。
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