基于蚁狮算法的元特征选择方法

为了提升基于元学习算法选择的性能，提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先，通过鲁棒初始化机制构建初始种群，增强所选元特征子集的鲁棒性。其次，在个体解的搜索过程中应用动态边界策略，增加方法的种群多样性。然后，采用混沌映射变异策略，提升方法的寻优性能，给出方法伪代码并分析时间复杂度。最后，使用130个数据集、150种元特征、8种候选算法和5种性能指标构建分类算法选择问题进行测试实验，分析方法的参数敏感性和机制策略效果，通过准确率、查准率、查全率和F₁分数指标评估并对比方法性能，验证了所提方法的有效性和优越性。     

一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类

针对多类别不均衡数据的分类问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了一种新的针对不均衡数据的分类方法—BPSO-Adaboost-KNN算法,算法采用基于多分类问题的可视化的AUCarea作为分类评价指标.为了测试算法的性能,本文选取了10组UCI和KEEL选取的测试数据集进行测试,结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,在十组数据的分类精度上相比单纯使用KNN分类器有20%~40%不等的提高.在本算法和其他state-of-the-art集成分类算法对比中,BPSO-Adaboost-KNN能够取得较优或相当的结果.最后,本文将该算法应用到石油储层含油性的识别中,成功提取了声波、孔隙度和含油饱和度三个关键属性,在分类精度上相比传统分类算法有了大幅度提高,在江汉油田五口油井oilsk81~oilsk85上的分类精度均达到98%以上,比单纯使用KNN的精度高出了20%,尤其在最易错分的油层和差油层中有良好的分类效果.     

基于矩阵分解和自适应图的无监督特征选择

在高维数据分析中，一个不可避免且棘手的问题是维度诅咒，因而如何将高维数据通过特征选择降维为低维数据显得尤为重要。对此, 提出了基于鲁棒矩阵分解和自适应图的无监督特征选择模型(unsupervised feature selection model based on robust matrix factorization and adaptive graph, MFAGFS), 实现在一个统一的学习框架下执行鲁棒矩阵分解、特征选择以及局部结构学习。模型首先通过鲁棒矩阵分解可获得聚类标签, 将聚类标签和局部结构信息用来引导特征选择过程, 再从特征选择的结果中自适应地学习数据局部结构。通过局部结构学习和特征选择这两个基本任务的相互作用, MFAGFS可以精确捕获数据的结构信息以及选择出具有判别性的特征。然后，详细阐述了算法优化求解方法, 并证明了算法的收敛性。最后，在6个公开数据集上进行试验对比分析, 参数敏感性分析, 验证了所提模型的有效性。实验结果表明, 所提的方法与其他方法相比, 性能均有不同程度的提高。     

基于在线评论的混合推荐算法

web2.0的快速发展使得网络数据剧增,全方位刻画用户特征、分析用户偏好信息并对用户进行产品推荐成为企业和客户的迫切需要,个性化产品推荐应运而生。目前的推荐算法大多以评分数据作为获取偏好的来源,主要根据用户偏好模型评估推荐效果的好坏。本文以产品在线评论为基础,通过特征属性的情感分析补充用户对产品的倾向性意见,基于内容推荐算法根据用户评分和在线评论构建用户偏好模型与产品特征模型。以协同过滤算法为框架,结合多种相似度算法构建了基于用户偏好与产品特征的混合推荐算法。采集携程网的数据进行实验,验证了模型良好的推荐精确度。     

基于自适应邻域选择的多目标免疫进化算法

在分析以往求解多目标进化算法中个体选择方法的基础上,给出了一种基于个体邻域的选择方法,分析表明这种选择方法可有效地维持群体的多样性,且个体的适应度在选择过程中将随着该个体邻域中所包含个体数目作自适应调整,文中称之为基于个体邻域的自适应校正选择方法。此外,由于每一个待求问题本身或多或少都有自身一些基本的、显见的特征信息或知识。因此,在求解过程中忽视问题本身的特征信息或舍弃可供应用的信息,有时并不是一个明智之举。基于以上考虑,在传统进化算法的基础上又引入免疫算子,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择3个步骤来完成,进而设计了一种基于邻域选择的多目标免疫进化算法。最后,用算法分别对2个变量和30个变量的双目标优化问题进行数值模拟的结果表明,算法都能够找到所给问题的分布较均匀且涵盖范围较宽广的Pareto最优解集,显示了算法的有效性及可行性。     

基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。     

突出重点目标跟踪的分布式MIMO雷达阵元选取

在分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达执行目标检测和跟踪多任务时, 为了在多个目标中突出对重点目标的跟踪, 提出了基于改进公平起点搜索的阵元选取模型与求解算法。在限定目标检测性能、跟踪性能和系统资源的前提下, 以最小的阵元集合为代价函数, 建立优化模型。为在同一框架下讨论系统的不同性能指标, 对参数进行预处理, 将表征跟踪性能的位置估计误差界进行去量纲化、归一化处理。分别引入表征目标重要程度和任务重要程度的权重因子, 得到表征系统综合性能的参数。遍历每一个初始阵元对, 逐次增加对系统贡献最大的阵元, 最终完成阵元集的选择。仿真结果表明, 所提算法能够提供接近穷举算法的性能并有效降低系统计算量。     

SAR图像目标解译算法研究

针对SAR图像目标解译的困难,首先从SAR图像中的目标信息特点出发,深入分析和探讨了SAR图像中斑点噪声抑制算法,点状目标、线状目标和面状目标的特征表现及其检测算法;然后针对它们的不足进行了相应的改进,获得了更佳的性能;最后在此基础上提出了一个半自动人机协作的SAR图像目标解译框架.实验结果表明,所采用的解译算法和提出的方案是切实可行的.     

基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法

提出一种基于自适应蚁群算法的组合式特征选择算法.将自适应蚁群算法用于特征选择,以特征作为位置点,采用支持向量机分类器评价特征子集的性能,指导特征进行信息素的计算和更新,为特征与特征子集的选择提供了依据,避免了盲目搜索,使搜索算法能够快速收敛.在8组实际数据集中的实验结果表明,从分类正确率、特征子集大小以及运行时间三个角度考察,该算法具有良好的综合性能.同时,给出了该算法应用在孤立肺结节CT图像的检测和诊断中的分类结果.     

基于先验信息的多假设模型中断航迹关联算法

针对经典的中断航迹关联算法在机动目标环境下航迹预测准确性差、关联效果恶化严重的问题,提出基于先验信息的多假设运动模型中断航迹关联算法。所提算法充分利用目标属性、目标运动特征、使用场景等先验信息,基于多假设思想,建立多种可能的目标运动模型并实施航迹预测,基于位置和速度信息的模糊相关函数描述预测航迹与新起始航迹的模糊匹配关系,最后基于多项式拟合原理连接满足关联关系的新、老航迹。经仿真验证,在中断区间目标发生机动运动的条件下,所提算法的关联效果相对于经典的中断航迹关联算法有显著提升。所提算法对于复杂环境具有较强的适应能力,经50次蒙特卡罗仿真,在中断时间小于18个滤波周期条件下,机动目标的平均正确关联率达到90%以上,机动环境的全局关联正确率达到85%以上。     

Lazy learner text categorization algorithm based on embedded feature selection

To avoid the curse of dimensionality, text categorization (TC) algorithms based on machine learning (ML) have to use an feature selection (FS) method to reduce the dimensionality of feature space. Although having been widely used, FS process will generally cause information losing and then have much side-effect on the whole performance of TC algorithms. On the basis of the sparsity characteristic of text vectors, a new TC algorithm based on lazy feature selection (LFS) is presented. As a new type of embedded feature selection approach, the LFS method can greatly reduce the dimension of features without any information losing, which can improve both efficiency and performance of algorithms greatly. The experiments show the new algorithm can simultaneously achieve much higher both performance and efficiency than some of other classical TC algorithms.     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法

协同过滤算法和二进制粒子群算法是目前学习资源推荐领域研究热点.然而,协同过滤算法推荐的学习资源过于随机化,不能满足学习者进行整体知识建构的要求.而基于二进制粒子群算法构建的资源推荐模型,以推荐所有学习者完整的学习资源为目标,且模型数据较难预测,不符合在线智能化学习的趋势.针对以上问题,提出了基于多维特征差异的个性化学习资源推荐算法:首先根据学习者和学习资源多维特征差异建立学习资源推荐模型,并考虑了学习偏好;其次引入协同过滤技术对模型数据进行预测;最后针对推荐模型的多目标优化特征,将协同过滤算法和二进制粒子群算法结合,提出了对惯性权重和种群多样性进行动态协同调整的自适应二进制粒子群算法,实现了个性化学习资源推荐.实验证明,该算法具有较好的准确性,能够满足个性化学习资源推荐的需要.     

基于Markov blanket和互信息的集成特征选择算法

针对大量无关和冗余特征的存在可能降低分类器性能的问题,提出一种基于近似Markov blanket和动态互信息的特征选择算法并将其应用于集成学习,进而得到一种集成特征选择算法。该集成特征选择算法运用Bagging方法结合提出的特征选择方法生成基分类器,并引入基分类器差异度进行选择性集成,最后用加权投票法融合所选基分类器的识别结果。通过仿真实验验证算法的有效性,以支持向量机(support vector machine, SVM)为分类器,在公共数据集UCI上进行试验,并与单SVM及经典的Bagging集成算法和特征Bagging集成算法进行对比。实验结果显示,该方法可获得较高的分类精度。     

双层稀疏组Lasso高分辨SAR结构特征增强成像

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像中,基于?₁正则化线性回归(简称为Lasso)的凸优化类算法在进行稀疏特征增强时会导致弱散射体结构特征丢失，进而影响稀疏信号恢复精度的问题,本文提出一种基于双层稀疏组Lasso罚高斯回归模型的交替方向多乘子算法。该算法以散射体的块结构(组)特征为先验,首先针对SAR数据分类特征引入?₁范数对应的近端算子,通过在交替方向多乘子方法框架中利用高斯-赛德尔思想对其近端算子进行对偶迭代运算,实现第一层和第二层SAR组间的稀疏特征增强。另外混合范数中的?_F范数为高斯惩罚项,可对SAR回波复数据整体进行平滑,实现SAR结构特征增强成像。因此，所提算法可在SAR回波复数据处理中同时实现稀疏特征和结构特征联合增强。实验选取SAR、SAR地面动目标成像(SAR ground moving target imaging, SAR-GMTIm)和逆SAR的仿真数据与实测数据,分别从定性和定量两种角度对所提算法和传统算法进行对比,其中定量分析时采用相变图(phase transition diagram, PTD)方法来验证所提算法的重建能力，从而验证了本文所提算法应用于SAR稀疏与结构特征增强的有效性与优越性。     

基于PCA-SOM的混合协同过滤模型

针对推荐系统中协同过滤技术面临的数据稀疏性和推荐实时性难以保证的问题,提出一种基于主成分分析(Principle component analysis)和SOM(Self-organizing map)聚类的混合协同过滤模型.首先对原始评分数据进行全局降维,并在转换后的主成分空间上进行用户聚类,缩小了目标用户的最近邻搜索空间,减少了在线计算时间复杂度,最后对真实的电子政务门户网站Log日志数据进行了几种常用的推荐算法的比较,实验结果证明新的推荐模型具有较好的预测精度.     

A rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic

Rough set theory is an effective method to feature selection, which has recently fascinated many researchers. The essence of rough set approach to feature selection is to find a subset of the original features. It is, however, an NP-hard problem finding a minimal subset of the features, and it is necessary to investigate effective and efficient heuristic algorithms. This paper presents a novel rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic. The proposed method, called scatter search rough set attribute reduction （SSAR）, is illustrated by 13 well known datasets from UCI machine learning repository. The proposed heuristic strategy is compared with typical attribute reduction methods including genetic algorithm, ant colony, simulated annealing, and Tabu search. Computational results demonstrate that our algorithm can provide efficient solution to find a minimal subset of the features and show promising and competitive performance on the considered datasets.     

基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。