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基于多目标优化的超盒粒计算分类算法
引用本文:柳春华,刘宏兵.基于多目标优化的超盒粒计算分类算法[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2014(1).
作者姓名:柳春华  刘宏兵
作者单位:信阳师范学院计算机与信息技术学院;
基金项目:河南省基础研究与前沿技术项目(132300410421,132300410422);河南省教育厅科学技术研究重点项目(13B520267);河南省教育厅信息技术研究项目(ITE12155);信阳师范学院青年基金项目;信阳师范学院青年骨干教师资助计划
摘    要:粒的数量和分类错误率是粒计算互相冲突的两个目标,同时最小化这两个目标是不可能的.针对此,构造了多目标优化问题,分别建立分类超盒粒数量和训练错误率两个目标,通过多目标演化算法对该多目标优化问题进行求解,从而产生一系列分类超盒粒集.随机产生初始种群,多目标演化算法通过利用演化操作和反复迭代的方法,得到供用户选取不同性能的解集.

关 键 词:粒计算  多目标优化  超盒粒  Pareto前端
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