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1.
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.  相似文献
2.
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.  相似文献
3.
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.  相似文献
4.
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.  相似文献
5.
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.  相似文献
6.
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.  相似文献
7.
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,该模型通过属性关联的方式来赋予赤铁矿各特征参数权值,以此来降低关联程度较低的特征参数在预测过程中所引起的误差.实验结果表明:与K近邻、支持向量机、简单K近邻与支持向量机的混合模型KNN-SMOreg的预测方法相比,本文提出的WKNN-SMOreg方法提高了赤铁矿预测结果的精度,降低了无用信息在预测过程中所造成的负面影响.这说明属性关联加权技术在蚀变矿物含量预测中具有一定的应用价值.  相似文献
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