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| 基于多目标优化的超盒粒计算分类算法 | |
| 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 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |