【摘 要】
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为了解决传统分类问题的一些缺陷,如:1)在提取数据特征后,数据特征维数过高,造成维度灾难,难以提炼出高质量的特征子集,过多冗余特征不利于后期分类的进行;2)单一分类器各自存在不足,分类效果不够理想,多分类器权重调整困难等问题。因此,论文采用群智能优化算法——改进乌鸦算法用于优化机器学习分类技术,主要工作如下:1.利用离散型乌鸦差分联合算法（BCSADE）进行特征选择技术研究。在给定数据集上搜索最优
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为了解决传统分类问题的一些缺陷,如:1)在提取数据特征后,数据特征维数过高,造成维度灾难,难以提炼出高质量的特征子集,过多冗余特征不利于后期分类的进行;2)单一分类器各自存在不足,分类效果不够理想,多分类器权重调整困难等问题。因此,论文采用群智能优化算法——改进乌鸦算法用于优化机器学习分类技术,主要工作如下:1.利用离散型乌鸦差分联合算法（BCSADE）进行特征选择技术研究。在给定数据集上搜索最优特征组合。特征选择可以看作是离散型的优化问题。论文将改进乌鸦差分算法进行离散化处理,先利用差分种群的距离差信息快速寻找到全局最优粒子,再改进乌鸦个体的步长移动方式,结合乌鸦种群拥有记忆矩阵的特点,标记曾经的最好位置。通过乌鸦种群与差分种群之间的信息交互,以增加种群的多样性避免过快陷入局部最优。通过协同搜索,平衡全局探索和局部开发能力,最终达到维数约简的目的,提高特征子集的质量。2.利用连续型柯西乌鸦算法（CMCSA）用于多分类器集成技术中权重分配问题的研究。求解系数组合可以看作是在实数范围内搜索最优解的连续型优化问题。论文通过改进乌鸦算法的步长更新及位置移动策略,提高算法搜索能力,根据目标函数值自适应调整权重系数组合,迭代搜索最优解,从而提高集成模型的准确率。3.将BCSADE算法在十个常用UCI数据集上进行特征子集搜索,使用十个基准函数对CMCSA进行算法有效性检验。通过相关性度量选取合适的基分类器进行集成,采用CMCSA构建多分类器集成模型进行分类学习,再用十折交叉验证来评估算法的准确性,并将提出算法用于网页检测领域。仿真实验的结果表明:与其他八种常用智能算法相比,本文方法的分类正确率有所提高,在分类技术优化研究中具有一定的潜力。
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