本文選題：計算機應(yīng)用 + 機器學(xué)習(xí)��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：提出了一種基于果蠅算法優(yōu)化的隨機森林預(yù)測方法,該方法使用果蠅優(yōu)化算法對隨機森林的兩個主要參數(shù)進行優(yōu)化,構(gòu)建一種優(yōu)化的隨機森林模型,并與現(xiàn)有方法進行了對比和分析。實驗結(jié)果表明,本文方法不僅具有更高的識別準(zhǔn)確度,在時間上也具有較高效率,可作為問題預(yù)測的一種有效工具。
[Abstract]:A stochastic forest prediction method based on Drosophila algorithm optimization is proposed in this paper. In this method, two main parameters of random forest are optimized by using Drosophila optimization algorithm, and an optimized stochastic forest model is constructed. The results are compared with the existing methods. The experimental results show that this method not only has higher recognition accuracy, but also has higher efficiency in time. It can be used as an effective tool for problem prediction.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;長春師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61101155) 吉林省自然科學(xué)基金項目(20140101184JC) 長春市科技發(fā)展計劃項目(2012091) 吉林省教育廳“十三五”科學(xué)技術(shù)研究項目(2016392)
【分類號】：TP18

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本文編號：2070844