本文關(guān)鍵詞：基于全方位優(yōu)化算法的馬田分類和排序評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和信息,并進(jìn)行決策的有效手段。分類是數(shù)據(jù)挖掘的重要任務(wù),它根據(jù)樣本的數(shù)據(jù)特征判定其所屬類別。目前許多成熟有效且各具特點(diǎn)的分類方法得到了深入研究和廣泛應(yīng)用,但仍有各自的局限性和不足。在分類過(guò)程中,特征變量篩選通常能夠起到簡(jiǎn)化問(wèn)題、提高分類精度和效率的作用。 馬田系統(tǒng)(Mahalanobis-Taguchi System, MTS)是一種結(jié)合馬氏距離、正交表和信噪比進(jìn)行分類和診斷的新型模式識(shí)別方法。MTS具有的能夠篩選重要特征變量、對(duì)數(shù)據(jù)分布不需要進(jìn)行假設(shè)、分類速度快等優(yōu)點(diǎn)使得它在工業(yè)生產(chǎn)、企業(yè)管理和模式識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。作為一種較新的分類方法,它在理論基礎(chǔ)和方法使用上存在一些缺陷和嚴(yán)謹(jǐn)性問(wèn)題,如：特征變量篩選方法有待改進(jìn)、閾值確定主觀性較強(qiáng)、局限于二類分類等。除了用于分類和診斷之外,MTS的特點(diǎn)使得它還可以用于排序(綜合)評(píng)價(jià)。本文針對(duì)MTS的不足,以MTS改進(jìn)為主線,以優(yōu)化方法為主要手段,目標(biāo)是發(fā)展MTS使其成為一種實(shí)用有效的分類和排序評(píng)價(jià)方法,并應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。本文的研究工作有以下幾個(gè)方面： (1)基于全方位優(yōu)化算法的MTS二類分類方法研究 針對(duì)傳統(tǒng)MTS在分類過(guò)程中采用正交表和信噪比篩選特征變量以及采用損失函數(shù)法確定閾值存在的缺陷,使用多目標(biāo)優(yōu)化和全方位優(yōu)化算法替代以進(jìn)行改進(jìn)。綜合考慮分類精度、望大特性信噪比和降維程度等目標(biāo)構(gòu)建了多目標(biāo)優(yōu)化模型并用全方位優(yōu)化算法求解以篩選特征變量和確定閾值；采用數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)和比較的方式對(duì)方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證和討論；將方法用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。研究結(jié)果表明,該方法不僅有很高的分類精度,還能有效的篩選特征變量,對(duì)傳統(tǒng)MTS有了較大改進(jìn)。 (2)基于全方位優(yōu)化算法和概率閾值模型的MTS不平衡數(shù)據(jù)分類方法研究 類別不平衡是分類問(wèn)題常常面臨的挑戰(zhàn)。MTS通過(guò)馬氏距離構(gòu)建一個(gè)連續(xù)測(cè)量尺度而非直接對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的性質(zhì)有望不受類別不平衡的影響,而閾值的合理確定對(duì)該問(wèn)題更加重要。提出了一種概率閾值模型用于MTS不平衡數(shù)據(jù)分類閾值的確定；綜合考慮不平衡數(shù)據(jù)分類性能評(píng)估指標(biāo)的g/F值、望大型信噪比和降維程度等目標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并用全方位優(yōu)化算法求解以篩選特征變量；采用數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)和比較的方式對(duì)方法的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)和討論。研究結(jié)果表明,該方法對(duì)不平衡數(shù)據(jù)有良好的分類能力,同時(shí)還能篩選重要特征變量。 (3)MTS多類分類方法研究 MTS是一種二類分類方法,不能直接用于多類分類。本文研究了兩種MTS多類分類方法——二叉樹(shù)MTS和多馬氏空間特征變量篩選MTS。二叉樹(shù)MTS通過(guò)二叉樹(shù)與MTS的結(jié)合,將多類分類問(wèn)題進(jìn)行分解。研究了二叉樹(shù)MTS的實(shí)施過(guò)程和步驟,以及二叉樹(shù)的構(gòu)建方案等。多馬氏空間特征變量篩選MTS通過(guò)為每類構(gòu)建馬氏空間,運(yùn)用距離判別思想構(gòu)建分類器,同時(shí)優(yōu)化特征空間。研究了多馬氏空間特征變量篩選MTS的實(shí)施過(guò)程和步驟,綜合考慮分類精度、改進(jìn)的望大型信噪和降維程度等目標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并用全方位優(yōu)化算法求解以篩選特征變量。采用數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)和比較的方式對(duì)兩種方法的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)和討論。最后將MTS多類分類方法應(yīng)用于政府投融資平臺(tái)企業(yè)的信用等級(jí)評(píng)價(jià)。研究結(jié)果表明,多馬氏空間特征變量篩選MTS有著更高的分類精度和特征變量篩選效果,具有更高的應(yīng)用價(jià)值。 (4)MTS排序評(píng)價(jià)方法研究 MTS目前主要用于分類問(wèn)題。實(shí)際上,MTS可計(jì)算出樣本相對(duì)于基準(zhǔn)空間(馬氏空間)的馬氏距離,得出樣本偏離的程度,從而對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行排序。本文研究MTS排序評(píng)價(jià)方法,具體包括：MTS排序評(píng)價(jià)方法的過(guò)程及步驟；基于全方位優(yōu)化算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選模型；采用算例和比較的方式對(duì)MTS排序評(píng)價(jià)的有效性進(jìn)行分析和討論。研究結(jié)果表明,MTS排序評(píng)價(jià)方法不需要確定指標(biāo)權(quán)重,能夠保持評(píng)價(jià)基準(zhǔn)的一致,且能夠篩選指標(biāo),是一種有效的評(píng)價(jià)方法,但基準(zhǔn)空間的確定機(jī)制需要進(jìn)一步研究和完善。 綜合以上研究工作,本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)有： (1)識(shí)別不同的分類或排序評(píng)價(jià)目標(biāo),在MTS特征變量篩選這一核心問(wèn)題中導(dǎo)入優(yōu)化思想,創(chuàng)新性的提出和研究了特征變量篩選的多目標(biāo)優(yōu)化模型以替代傳統(tǒng)MTS的正交表,并采用先進(jìn)的全方位優(yōu)化算法求解,是一種新的特征變量篩選方法。 (2)根據(jù)不同的分類目的,采用優(yōu)化或概率模型替代傳統(tǒng)MTS的損失函數(shù)(或窮舉法)來(lái)確定MTS進(jìn)行分類時(shí)需要的閾值,這是MTS新的閩值確定辦法。 (3)通過(guò)概率閩值模型、二叉樹(shù)和多馬氏空間等手段,將MTS二類分類方法成功的擴(kuò)展到了不平衡數(shù)據(jù)分類和多類分類,并驗(yàn)證了這些方法的有效性,是新的不平衡數(shù)據(jù)分類方法和多類分類方法。
【關(guān)鍵詞】：分類 馬田系統(tǒng) 多目標(biāo)優(yōu)化 全方位優(yōu)化算法 不平衡數(shù)據(jù) 多類分類 特征變量篩選 排序評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：C934;C931.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-24
• 1.1 研究背景及意義13-15
• 1.2 MTS國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評(píng)述15-18
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.3 已有貢獻(xiàn)和研究不足18
• 1.3 本文的主要工作、解決的科學(xué)問(wèn)題和擬創(chuàng)新點(diǎn)18-21
• 1.3.1 本文的主要工作18-20
• 1.3.2 本文解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題20-21
• 1.3.3 本文的擬創(chuàng)新點(diǎn)21
• 1.4 本文的研究方法和技術(shù)路線21-23
• 1.5 論文的章節(jié)結(jié)構(gòu)安排23-24
• 2 相關(guān)理論及方法概述24-48
• 2.1 分類問(wèn)題24-30
• 2.1.1 分類問(wèn)題描述24-25
• 2.1.2 分類問(wèn)題常用方法25-30
• 2.2 MTS30-40
• 2.2.1 馬氏距離31-33
• 2.2.2 正交表33
• 2.2.3 信噪比33-35
• 2.2.4 確定異常樣本的方向35
• 2.2.5 MTS閾值確定方法35-37
• 2.2.6 MTS的實(shí)施步驟37-38
• 2.2.7 MTS的其他相關(guān)問(wèn)題38-40
• 2.2.8 MTS的特點(diǎn)40
• 2.3 多目標(biāo)優(yōu)化40-43
• 2.4 基于全局準(zhǔn)則法的全方位優(yōu)化算法43-47
• 2.4.1 全局準(zhǔn)則法43
• 2.4.2 全方位優(yōu)化算法43-44
• 2.4.3 全方位優(yōu)化算法的步驟和偽代44-46
• 2.4.4 若干算子介紹46-47
• 2.5 本章小結(jié)47-48
• 3 基于全方位優(yōu)化算法的MTS二類分類方法研究48-79
• 3.1 傳統(tǒng)MTS分類方法50-56
• 3.1.1 傳統(tǒng)MTS分類方法的實(shí)施過(guò)程和步驟50-52
• 3.1.2 傳統(tǒng)MTS分類方法實(shí)驗(yàn)52-56
• 3.2 MTSO分類方法的實(shí)施過(guò)程和步驟56-58
• 3.3 MTSO特征變量篩選和閾值確定的多目標(biāo)優(yōu)化模型58-64
• 3.3.1 優(yōu)化目標(biāo)59-63
• 3.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型及求解方法63-64
• 3.4 MTSO性能評(píng)估的實(shí)驗(yàn)分析64-74
• 3.4.1 分類方法性能的評(píng)估指標(biāo)和數(shù)據(jù)集64-66
• 3.4.2 分類精度的計(jì)算結(jié)果66-69
• 3.4.3 比較研究69-73
• 3.4.4 結(jié)果和討論73-74
• 3.5 應(yīng)用研究74-78
• 3.5.1 背景描述74
• 3.5.2 實(shí)施74-77
• 3.5.3 效益分析77-78
• 3.6 本章小結(jié)78-79
• 4 基于全方位優(yōu)化算法和概率閾值模型的MTS不平衡數(shù)據(jù)分類方法研究79-97
• 4.1 概率閾值模型80-82
• 4.2 MTSOP不平衡數(shù)據(jù)分類方法的實(shí)施過(guò)程和步驟82-84
• 4.3 MTSOP特征變量篩選的多目標(biāo)優(yōu)化模型84-87
• 4.3.1 不平衡數(shù)據(jù)分類效果評(píng)價(jià)指標(biāo)84-85
• 4.3.2 優(yōu)化目標(biāo)85-86
• 4.3.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型及求解方法86-87
• 4.4 MTSOP性能評(píng)估的實(shí)驗(yàn)分析87-95
• 4.4.1 分類方法性能的評(píng)估指標(biāo)和數(shù)據(jù)集87-88
• 4.4.2 與常規(guī)方法比較88-94
• 4.4.3 與改進(jìn)的SVM比較94
• 4.4.4 結(jié)果和討論94-95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 5 MTS多類分類方法研究97-118
• 5.1 BT-MTS多類分類方法99-103
• 5.1.1 BT-MTS99-100
• 5.1.2 BT-MTS多類分類方法的實(shí)施過(guò)程和步驟100-101
• 5.1.3 二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)確定方案101-103
• 5.2 MF-MTS多類分類方法103-109
• 5.2.1 MF-MTS多類分類方法的實(shí)施過(guò)程和步驟103-106
• 5.2.2 MF-MTS特征變量篩選的多目標(biāo)優(yōu)化模型106-109
• 5.3 MTS多類分類方法性能評(píng)估的實(shí)驗(yàn)分析109-113
• 5.3.1 分類方法性能的評(píng)估指標(biāo)和數(shù)據(jù)集109
• 5.3.2 比較研究109-112
• 5.3.3 結(jié)果和討論112-113
• 5.4 應(yīng)用研究113-116
• 5.4.1 背景描述113-114
• 5.4.2 實(shí)施114-115
• 5.4.3 分析和討論115-116
• 5.5 本章小結(jié)116-118
• 6 基于全方位優(yōu)化算法的MTS排序評(píng)價(jià)方法研究118-131
• 6.1 MTS排序評(píng)價(jià)方法的實(shí)施過(guò)程和步驟121-124
• 6.2 MTS排序評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選的多目標(biāo)優(yōu)化模型124-126
• 6.2.1 優(yōu)化目標(biāo)124-126
• 6.2.2 優(yōu)化模型126
• 6.3 MTS排序評(píng)價(jià)方法有效性的算例研究126-130
• 6.3.1 實(shí)施評(píng)價(jià)126-127
• 6.3.2 分析與討論127-130
• 6.4 本章小節(jié)130-131
• 7 結(jié)論與展望131-135
• 7.1 工作總結(jié)131-133
• 7.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)133
• 7.3 研究展望133-135
• 參考文獻(xiàn)135-147
• 致謝147-148
• 附錄148-149

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8 吳瑞梅;名優(yōu)綠茶品質(zhì)感官評(píng)價(jià)的儀器化表征研究[D];江蘇大學(xué);2012年

9 張立輝;我國(guó)發(fā)電企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析與評(píng)價(jià)方法研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2006年

10 于光;礦業(yè)城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型理論與評(píng)價(jià)方法研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 謝園春;農(nóng)業(yè)信息資源配置效益及其評(píng)價(jià)方法研究[D];吉林大學(xué);2007年

2 徐雪峰;企業(yè)業(yè)務(wù)流程管理能力及其評(píng)價(jià)方法研究[D];吉林大學(xué);2007年

3 亢永;民用建筑的室內(nèi)空氣品質(zhì)評(píng)價(jià)方法研究[D];安徽理工大學(xué);2007年

4 李慧;鄉(xiāng)鎮(zhèn)長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)評(píng)價(jià)方法研究[D];河南大學(xué);2008年

5 喬晶;循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)濟(jì)學(xué)穩(wěn)定性及評(píng)價(jià)方法研究[D];山東大學(xué);2008年

6 宋艷東;基于模糊數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)舒適度評(píng)價(jià)方法研究[D];燕山大學(xué);2010年

7 崔春宇;吉林省醫(yī)藥研發(fā)資助項(xiàng)目效果評(píng)價(jià)研究[D];吉林大學(xué);2005年

8 張寶成;城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)評(píng)價(jià)方法研究[D];天津大學(xué);2005年

9 沈德聰;綠色制造系統(tǒng)的判定和評(píng)價(jià)方法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2006年

10 楊?yuàn)^;教育信息化評(píng)價(jià)方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：基于全方位優(yōu)化算法的馬田分類和排序評(píng)價(jià)方法研究及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：292172