針對數(shù)據(jù)降維和去冗問題,提出基于改進(jìn)的二元螢火蟲群優(yōu)化算法和鄰域粗糙集的屬性約簡方法.首先,運用反向?qū)W習(xí)協(xié)同初始化種群,并基于Sigmoid變化函數(shù)的映射進(jìn)行二進(jìn)制編碼,引入Lévy飛行位置更新策略,提出改進(jìn)二元螢火蟲群優(yōu)化算法.再以鄰域粗糙集作為評價準(zhǔn)則,以改進(jìn)算法作為搜索策略,進(jìn)行屬性約簡.最后,通過在標(biāo)準(zhǔn)UCI數(shù)據(jù)集上的實驗驗證屬性約簡方法的有效性,并驗證文中算法具有較優(yōu)的收斂速度和精度. 

【文章來源】：模式識別與人工智能. 2020,33(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

IBGSO-NRS流程圖

以2種位移和對應(yīng)的絕對概率繪制圖1.利用式(12)進(jìn)行二進(jìn)制編碼時,如果收斂到全局最優(yōu)解,位移為0,此時二進(jìn)制位變化的概率為0.25,說明算法隨機(jī)性較強,全局性較好,但很難收斂到全局最優(yōu)解.利用式(9)進(jìn)行二進(jìn)制編碼時,如果收斂到全局最優(yōu)解,位移為0,此時二進(jìn)制位變化的概率為0,說明算法收斂性較強,局部尋優(yōu)能力較強,但全局性較弱[11].圖1 Sigmoid函數(shù)下的位移和位變化率關(guān)系

Sigmoid函數(shù)下的位移和位變化率關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]概率復(fù)合粗糙集模型的改進(jìn)及其屬性約簡[J]. 劉小偉,王寧,李天瑞,楊新.  南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2018(05)
[2]Virtual network function scheduling via multilayer encoding genetic algorithm with distributed bandwidth allocation[J]. Quan YUAN,Hongbo TANG,Wei YOU,Xiaolei WANG,Yu ZHAO.  Science China（Information Sciences）. 2018(09)
[3]反向?qū)W習(xí)全局和聲搜索算法[J]. 翟軍昌,秦玉平.  控制與決策. 2019(07)
[4]基于MapReduce改進(jìn)離散型螢火蟲算法和多重分形的屬性約簡方法[J]. 陸玉佳,倪志偉,朱旭輝,許力分,伍章俊.  模式識別與人工智能. 2018(06)
[5]融合改進(jìn)二元螢火蟲算法和互補性測度的集成剪枝方法[J]. 朱旭輝,倪志偉,倪麗萍,金飛飛,程美英,李敬明.  電子與信息學(xué)報. 2018(07)
[6]Aircraft Engine Gas Path Fault Diagnosis Based on Hybrid PSO-TWSVM[J]. Du Yanbin,Xiao Lingfei,Chen Yusheng,Ding Runze.  Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. 2018(02)
[7]一種精英反向?qū)W習(xí)的螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 魏偉一,文雅宏.  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2017(05)
[8]基于粗糙集屬性約簡和支持向量機(jī)的變壓器故障診斷[J]. 孟宏鵬,徐海燕,宋遐淦.  南京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
[9]融合協(xié)同進(jìn)化離散型人工魚群算法和多重分形的霧霾預(yù)測方法[J]. 朱旭輝,倪志偉,程美英,李敬明,金飛飛,倪麗萍.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(04)
[10]基于二進(jìn)制螢火蟲算法的屬性選擇方法研究[J]. 李敬明,倪志偉,許瑩,張琛.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(02)



本文編號：3540955