湖南省教育厅科研基金(11C0740)
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
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- 基于掩码分段匹配的否定选择数据分类
- 2012年
- 根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,用于实现规则匹配分类。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准,通过免疫进化对其进行群体优化以生成更为简洁、便于理解的数据规则集。该方法使得免疫优化的各种优良特性在数据分类中得到充分的运用,避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力。实验结果表明,这种免疫分类器及优化方法是一种有效、可行的分类器设计方案,提高了数据分类的准确性。
- 徐雪松王四春
- 关键词：数据分类分类器掩码
- 一种免疫否定分段匹配选择的数据分类方法
- 2012年
- 根据免疫否定选择原理,设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器,克服连续r位匹配法的缺陷。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价。通过免疫进化对其进行群体优化以约简数据规则集。避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点,提高了对样本的识别能力。实验结果表明本文方法提高了数据分类的准确性,在数据分类准确率及平均信息分上优于传统的分类方法。
- 徐雪松王四春
- 关键词：数据分类数据约简掩码
- 基于掩码匹配的免疫否定选择文本分类方法
- 2012年
- 文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点，近年来得到了广泛的关注和快速的发展。根据免疫否定选择原理，设计了基于掩码分段匹配的否定选择分类器，用于实现文本匹配选择分类，克服传统否定选择分类方法对大样本空间分类效果不好的缺点。给出了适用于免疫优化的分类规则编码及分类信息分的评价标准，避免了传统分类算法缺乏全局优化能力的缺点，提高了对样本的识别能力，同时提高了文本数据分类的精确度，采用统计显著性检验本文方法的有效性及优越性。
- 徐雪松王四春李灿
- 关键词：文本分类分类器掩码
- 基于免疫量子遗传算法的多峰函数寻优被引量：6
- 2012年
- 针对多峰函数优化中的全局及局部寻优问题,提出了一种结合免疫克隆算子的量子遗传算法,给出了实现流程。该方法针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,采用免疫克隆操作及交叉策略提高抗体成熟力及亲和性,增强抗体群分布的多样性及稳定性,有效克服了量子遗传算法容易陷于局部最优及计算缓慢的不足。通过对多峰函数的全局寻优仿真实验,并与基本遗传算法、量子遗传算法的计算结果进行比较,结果表明在相同条件下,所提算法所需循环代数少,并且其鲁棒性高于普通量子遗传算法和遗传算法。
- 徐雪松王四春
- 关键词：量子遗传算法免疫算法多峰函数全局优化
