改进的KNN-SMOreg算法及在铀矿床典型蚀变矿物赤铁矿含量预测中的应用

赤铁矿作为铀矿床蚀变带中一种典型的蚀变矿物,在铀矿勘测过程中具有十分重要的指矿作用.传统的建模方法都以同样的概率来处理每个特征参数的重要性,但在实际建模过程中各个参数的重要性是有差别的,忽略此因素会直接影响赤铁矿预测的精度.针对此问题,本文提出一种基于属性关联的加权K近邻和支持向量机的新混合模型WKNN-SMOreg,...     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

基于BP神经网络和Fuzzy集的模式识别算法及其MatLab实现

提出了一种基于BP神经网络和Fuzzy集的模式识别算法,并在MatLab系统环境下实现了这种算法.实践证明,运用该算法进行模式识别的准确率非常高,使用MatLab编程简捷明了,具有很强的实用性和较大的应用前景.     

一种基于PCA的GEP算法及在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

在研究主成分分析和基因表达式程序设计的基础上，提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计新算法，并将其用于采煤工作面瓦斯涌出量的预测．该算法先采用主成分分析方法对影响瓦斯涌出的变量进行降维处理，有效地减少预测模型的输入量，消除输入数据间的相关性，再用基因表达式程序设计建立采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划和基因表达式等其他算法得到的结果具有更高的预测精度和稳定性．     

基因表达式程序设计在复杂函数自动建模中的应用

基因表达式程序设计是一种新的自适应演化算法，该算法已经应用到许多领域中，并且取得了起好的效果。通过对适应度函数的有效设计以及函数集的有效选取，引入新的常数创建方法。将基因表达式程序设计运用于复杂函数的自动建模中，并把所建立的模型用于预测分析。通过仿真实验表明：用此方法所建立的模型比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能。最后对该算法的应用前景作了简要分析。     

一种基于信息增益的分类规则挖掘算法

提出了一种基于信息增益的分类规则挖掘算法.该算法主要包括决策树的构造、分类规则的提取、规则兴趣度度量3步.结合一个具体的例子,解释了使用该算法来挖掘分类规则的基本过程.     

改进的主动学习算法及在高光谱分类中的应用

针对主动学习算法能主动从大量未标记样本中选择最能提高分类器性能的样本加入训练集,可从小的非最优训练集建立高性能的分类器这一特点,以及传统主动学习算法熵值装袋查询的多值偏置问题,提出了改进的均值熵值装袋查询算法,引入权值函数保证了取样的多样性.通过对高光谱遥感图像分类的实验表明:主动学习只需大约20%的样本即可达到使用全部数据集作为训练集的分类效果,而且均值熵值装袋查询方法具有较高的分类精度,同时拥有较快的收敛速度.     

基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力.     

基于进化规划的新型生物地理学优化算法研究

生物地理学优化算法是一种新的全局优化算法,但该算法存在搜索能力不强的缺点. 针对此不足,提出一种基于进化规划算法的实数编码混合生物地理学优化算法,新算法将进化规划的搜索性与生物地理学优化算法的利用性进行有机结合,从而达到搜索性与利用性的平衡.通过13个高维标准测试函数对算法进行测试, 验证了新算法的有效性.与基本生物地理学优化算法和两种经典的进化规划算法进行比较,结果表明新算法优于所比较的三种算法. 此外,新算法在收敛速度上优于基本生物地理学优化算法.