基于遗传算法的分类器设计

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基于改进遗传算法的SVM模型优化研究

基于改进遗传算法的SVM模型优化研究随着时代的发展和科技的进步，越来越多的数据需要被分析和处理。

其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，常用于分类和回归问题。

然而，在实际应用中，SVM面临的最大问题是取得高精度分类结果的时间开销，因此优化SVM模型的效率成为了重要的研究方向。

本文主要讨论基于改进遗传算法的SVM模型优化研究。

一、SVM模型简介支持向量机是一种非线性分类器，它的出现开创了一种新的模式识别和数据挖掘技术。

本质上，SVM是通过在高维空间中将样本划分为不同的类别来进行分类。

相较于传统的分类算法，SVM具有许多优点，例如：可以处理多维度问题；不容易陷入局部最优解；可以处理高维数据；准确率高等等。

因此，SVM在很多领域得到广泛的应用。

二、SVM模型优化方法尽管SVM是一个非常优秀的分类器，但是它的计算复杂度也非常高。

优化SVM模型效率的方法有很多，如分类器参数优化、核选择、特征选择等。

下面，我们将重点介绍基于改进遗传算法的SVM模型优化方法。

1、改进遗传算法遗传算法是一种基于自然进化思想的优化算法。

它通过模拟自然选择、遗传变异等过程来寻找最优解。

对于优化SVM模型而言，遗传算法是一种非常有效的工具。

然而，遗传算法存在一些缺陷，例如：算法收敛速度慢、易受参数设置的影响等。

因此，许多学者提出了改进遗传算法，以提高算法的效率和准确率。

2、SVM模型参数优化SVM模型的效果和参数的选取密切相关，因此，进行SVM参数的优化是提高算法效率的一种重要的手段。

一般有两种方法进行SVM参数优化：网格搜索和遗传算法。

基于改进遗传算法的SVM模型优化研究，就是采用遗传算法进行SVM参数的优化，以达到优化SVM模型性能的目的。

3、实验结果为了验证该算法的优越性，我们在多个数据集上进行测试实验。

通过实验数据的分析，我们可以得出以下结论：使用改进遗传算法进行SVM模型参数优化，可以提高SVM模型的预测精度；与传统的遗传算法相比，改进遗传算法更加有效、更加稳定，并且能够在相同条件下更快地收敛。

基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类

［ｙｗｒｓＫｅｏｄ｜Ｄａａｎｎ；ａｖａｅｉｎＳｍｕａｄａｎａｉｇａｇｒｈ；ｎｔｌｏｉｍｓＦａｕｅｒｄｃｉｎＦｔｅｓｕｃｉｎｔｉＮｉｅＢｙｓ；ｉｌｅｎｅｌｌｏｔｍｓＧｅｅｉａｒｈ；ｅｔｒｕｔ；ｉｓｆｎｔｍｉｇａｔｎｉｃｇｔｅｏｎｏ
数据挖掘（ｔＭｉｉｇＤ是从大量的、不完全的、有Ｄａｎｎ，Ｍ）ａ
１＋１：＝ｌ
噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含的、事先未知的、
潜在有用的信息的处理过程。分类预测是数据挖掘中的重要分支。分类是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便对未知变量做出预测或分类。分类算法的核心部分是构造分类器。朴素贝叶斯分类器（ｉｅＢｙｓｎＣａｓｉｒＮＣ）ＮａａｅｉｌｓｉｅｓＢ …由＇ｖａｆ，于计算高效、精确度高，并具有坚实的理论基础而得到广泛的应用。。但由于朴素贝叶斯分类器的条件独立性假设，使ｊ得所选数据集的条件属性集在预处理时必须进行属性约简。遗传算法（ｅｅｃＡｇｒｈ，ＧＡ是模拟生物在自然环Ｇｎｔｌｏｉｍｉｔ）境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，具有较强的鲁棒性，其思想简单、应用广泛。本Ｊ文结合改进的模拟退火遗传算法，提出一种基于模拟退火遗
法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响，在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集，以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器，采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明，与传统的朴素贝叶斯方法相比，该方法具有更好的性能。关健词：数据挖掘；朴素贝叶斯；模拟退火算法；遗传算法；属性约简；适应度函数

遗传算法中基于规则的分类器编码长度研究

［ＡｂｓｔｒａｃｔｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ｉｓｕｓｅｄａｓａｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｏｌｆｏｒｄｅｓｉｇｎｉｎｇｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｒｕｌｅｂａｓｅｄｏｎｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ，
ａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｃｌａｓｓｉｉｆｅｒ．Ｉｔａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｅｆｅｃｔｏｆｔｈｅｃｏｄｉｎｇｌｅｎｇｈｔｆｏｒｃｌａｓｓｉｉｆｅｒｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｂｙｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ
确描述。针对遗传算法编码没有统一标准的问题，研究基于规则的分类器个体特征编码长度与分类准确率以及效率之间的关系，
通过概率逼近分析个体特征编码长度对分类准确率的影响，利用迭代步骤数的数学期望计算方法，计算遗传算法分类器的分类效
率。实验结果证明，遗传算法在密西根编码条件下，个体特征编码长度越长，分类器的分类准确率越高、收敛速度越慢。关健诃：遗传算法；分类规则；遗传算法编码；学习分类器系统；离散数据；连续数据
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｍａｒｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４１，Ｃｈｉｎａ）

一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法

第２６卷第１期０
２００１
信号处理
ＳＧＮＡＬＩＰＲＯＣＥＳＮＧＳＩ
Ｖｏ＿６ｌ２．
Ｎ．０ｏ１
１Ｏ月
０ｃ．ｔ２０１０
一
种基于遗传算法的ＳＭ决策树多分类方法Ｖ
王一杨俊安刘辉
（．电子工程学院合肥２０３；．安徽省电子制约技术重点实验室合肥２０３）１３０７２３０７
ａｃｒｃａｅａｈｅｅｉｌｏｔｃｕａｙｒｔｓｔｅｇｎｔｃａｇｒｈｍｔｓｕｃｉｎ，ｔｅｔｈｌｆｇｎｔｃａｇｒｔｍ，ａｎｈｐｉｌｄｅｓｏｒｅ，ａｄｉｉｆｎｅｓｆｎｔｏｈｎｗｉｈｔｅｈｅபைடு நூலகம் ｏｅｅｉｌｏｉｈｗｅｃｎｆｄｔｅｏｔｍａｃｉｉｎｔｅｉｎ
Ａｓｒｃ：Ｒｃｎｌ，ｎｔｅｆｌｓｏｍｃｉａｎｎ，ｏｏｕｅｓｐｏｅｔｒｃｉｅｆｕｔｃｓｏｊｃｌｓｆａｉｂｔｔａｅｅｔｉｅｄｆａｈｎｌｒｉｇｈｗｔｓｕｐｒｖｃｏｍａｈｎｒｍｌ —ｌｓｂｅｔｃａｓｃｔｎｙｈｉｅｅｔｏｉａｓｉｉｏ
的分类精度和更短的分类时间。关键词：支持向量机；遗传算法；决策树
中图分类号：Ｎ５・Ｔ９９１
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ — ５０２１）０１９－５０３０３（００１— ４５０

一种基于遗传算法的优化分类器方法

ＶＪＮＯ６０．７．
ＮＯ．０８Ｖ２ｏ
一
种基于遗传算法的优化分类器方法
马世欢，张今
（河南工业职业技术学院
计算机工程系，河南南阳
４３０）７０９
摘要：通过遗传算法对多个分类器进行组合优化的方法使用的是多数投票策略．据遗传算法根的结果使每个分类器拥有不同的投票权重。实验结果表明，传算法可以较好地完成优化任务，遗在对分类器进行组合优化方面，得到比简单的分类器组合和更高的精度。关键词：类；分遗传算法；器学习；据挖掘机数中图分类号：Ｐ８Ｔ１文献标识码：Ａ文章编号：６１９４２０）６０１ — ２１７ — １Ｘ｛０８０ — ０３０数据分类在统计学、机ห้องสมุดไป่ตู้ 学习、经网络系统中神已经被广泛研究。近来，它又成为数据挖掘中的一个重要研究方面…。解决数据分类问题已经有很多方法，包括机器学习方法、计学方法、经网络方法。统神但只使用一个单独的分类器处理所有的分类问题．是不可能获得好的分类结果的。因为在每一种情况中的最优分类器可能高度的依赖问题域．所以在实际情况中，有可能会遇到这种情况：很没有一个单独的分类器能以一种可以接受的精度进行分类。在这种情况下。集中不同分类器的分类结果以获得最好的精度将是一种更好的选择。遗传算法是在很多类型的问题中都适用的一种优化技术［。它可以搜索空间的全局最优解而不必２］考虑局部解。除了目标函数以外不必具有任何特定的知识点，并且具有很强的容错性和易用性。因此。它很容易同其它技术杂交，优化某个算法或者对几个算法进行组合优化。本文就是利用遗传算法对分类器进行组合优化，以求得最优的分类器组合。

基于遗传算法的Mamdani模糊分类器的研究

第１９卷第３期２１００年５月
云南民族大学学报（自然科学版）ＪｕｎｌｏＹｎａｎｖｒｉｆＮｔｎｌｉｓＮｔｒｌＳｉｃｓＥｉｏ）ｏｒａｆｕｎｎＵｉｅｔｏａｏａｉｅ（ａｕａｃｎｅｄｉｓｙｉｔｅｔｎ
Ｖ０．１Ｎｏ．１９３Ｍａ０１ｙ２０
大多数简单分类问题，常采用总结专家知识的方法构造模糊分类器，通而对于复杂系统，们很难获得人完备的专家知识，数据相对容易获得，而因此建立在数据构造的模糊分类系统成为研究的热点，们主要包它括模糊聚类］模糊神经网络和进化模糊系统等．些方法通常利用了模糊模型万能逼近器的功能，、这以精确性指标为研究目标，而模糊模型的解释性却没有得到较好的处理．模糊模型的知识表达形式和推理机制可以融合专家的经验和知识，比于神经网络等模型，合人的思维习惯，结构和隶属函数参数可以有明相符其显的语义意义，人们可通过易于理解的模糊规则来洞察系统的内部运行机理，释性是模糊模型的最显著即解的特征．如何从数据中自动构造出精确性和解释性的模糊系统，近年来成为一个较热门的研究领域．
摘要：大多数的模糊分类器，建立在先验的或专家知识的基础上的模糊规则而构建的模糊分是
类器，在实际的大量数据中，没有先验知识的，而要提取模糊规则是较困难的．究了但是进研

遗传算法在人脸识别中的应用案例

遗传算法在人脸识别中的应用案例人脸识别技术是近年来快速发展的一项前沿技术，它在安全领域、智能手机解锁、人脸支付等方面都有广泛的应用。

而遗传算法作为一种优化算法，也被广泛应用于人脸识别中，以提高识别准确率和效率。

本文将介绍一些遗传算法在人脸识别中的应用案例，并探讨其优势和局限性。

一、遗传算法在特征提取中的应用在人脸识别中，特征提取是非常重要的一步。

传统的特征提取方法如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，都存在一定的局限性。

而遗传算法可以通过优化特征选择的过程，自动地找到最佳的特征子集，从而提高识别准确率。

以基于遗传算法的特征选择方法为例，首先将人脸图像转化为数字矩阵，然后通过遗传算法来选择最佳的特征子集。

遗传算法通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，不断优化特征子集的性能。

通过这种方法，可以减少特征维度，去除冗余信息，提高分类器的性能。

二、遗传算法在分类器设计中的应用分类器是人脸识别中的核心组件，它的设计直接影响到识别准确率。

遗传算法可以应用于分类器的参数优化，以提高分类器的性能。

以基于遗传算法的支持向量机（SVM）参数优化为例，首先通过遗传算法来搜索最佳的SVM参数组合，如核函数类型、惩罚因子等。

然后使用优化后的参数训练SVM分类器，从而提高分类准确率。

三、遗传算法在人脸图像增强中的应用人脸图像质量对于识别准确率有着重要影响。

而遗传算法可以应用于人脸图像增强，以提高图像质量，从而提高识别准确率。

以基于遗传算法的图像增强为例，首先通过遗传算法来寻找最佳的图像增强参数，如对比度、亮度等。

然后使用优化后的参数对人脸图像进行增强处理，从而提高图像质量，增强人脸特征的可辨识度。

遗传算法在人脸识别中的应用具有一定的优势，但也存在一些局限性。

首先，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

其次，遗传算法的结果具有一定的随机性，可能无法保证每次都能找到全局最优解。

此外，遗传算法的参数设置也对结果产生一定的影响，需要经验和调优。

基于遗传算法的优化设计论文[5篇]

基于遗传算法的优化设计论文[5篇]第一篇：基于遗传算法的优化设计论文1数学模型的建立影响抄板落料特性的主要因素有:抄板的几何尺寸a和b、圆筒半径Ｒ、圆筒的转速n、抄板安装角β以及折弯抄板间的夹角θ等［4，9］。

在不同的参数a、β、θ下，抄板的安装会出现如图1所示的情况。

图1描述了不同参数组合下抄板的落料特性横截面示意图。

其中，图1(a)与图1(b)、图1(c)、图1(d)的区别在于其安装角为钝角。

当安装角不为钝角且OB与OC的夹角σ不小于OD与OC夹角ψ时(即σ≥ψ)，会出现图1(b)所示的安装情况;当σ＜ψ时，又会出现图1(c)与图1(d)所示的情况，而两者区别在于，η+θ是否超过180°，若不超过，则为图1(c)情况，反之则为图1(d)情况。

其中，点A为抄板上物料表面与筒壁的接触点或为物料表面与抄板横向长度b边的交点;点B为抄板的顶点;点C为抄板折弯点;点D为抄板边与筒壁的交点;点E为OB连线与圆筒内壁面的交点;点F为OC连线与圆筒内壁面的交点。

1．1动力学休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始状态时保持稳定，直到物料表面与水平面的夹角大于物料的休止角(最大稳定角)时才发生落料情况。

随着转筒的转动，抄板上物料的坡度会一直发生改变。

当物料的坡度大于最大稳定角时，物料开始掉落。

此时，由于物料的下落，物料表面重新达到最大稳定角开始停止掉落。

然而，抄板一直随着转筒转动，使得抄板内物料的坡度一直发生改变，物料坡度又超过最大休止角。

这个过程一直持续到抄板转动到一定位置(即抄板位置处于最大落料角δL时)，此时抄板内的物料落空。

通常，在计算抄板持有量时，会采用动力学休止角来作为物料发生掉落的依据，即抄板内的物料坡度超过γ时，物料开始掉落。

该角主要与抄板在滚筒中的位置δ、动摩擦因数μ和弗劳德数Fr等有关。

1．2抄板持有量的计算随着抄板的转动，一般可以将落料过程划分为3部分(Ｒ－1，Ｒ－2，Ｒ－3)，如图1(a)所示。

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二进制编码形式为：100100101101
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联赛选择算子
由于传统的比例算子容易发生早熟现象,而联赛选择算子的局部搜索能力比较强，所以并没有采用常用的比例选择算子公式，而采用了该算子，操作思想：从群体中任意选择一定数目的个体(称为联赛规模)，其中适应度最高的个体保存到下一代，这一过程反复进行，直到保存到下一代的个体数目达到群体规模。
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MDL公式描述一
MDL Principle在假设的复杂性和假设产生错误的数量之间
进行了折中，选择两部分描述长度之和最小的假设。本问题中的假设就是染色体—用于描述目标概念的规则集，需要考虑到规则集合本身的复杂度以及没有被分对和不能给出决策的训练样例两部分，描述长度最小的染色体适应度最高。适应度函数变成了以下MDL公式的最小值：
搜索空间的表示一
这里的搜索空间,就是侯选假设空间,遗传算法中的假设常被表示成二进制位串,编码方式确定了,假设空间也就相应定了.
把if-then规则编码成位串
•首先使用位串描述单个属性的值约束.比如属性Outlook,
取值有三个:Sunny、Overcast、Rain. 使用一个长度为3的位串,每位对应一个可能值,若某位为1,表这个属性可以取对应的值
TL log2 10 1 3 * log2 10
主要内容
目标概念的表示
搜索空间的表示
遗传操作适应度函数
系统地执行过程
实验结果参考文献
目标概念的表示
用遗传算法做分类问题,就是找到一组能很好拟合训练样例的IF-THEN规则(目标概念)。学习过程可看作一个搜索过程,就是在假设空间中搜索目标概念。目标概念的表示通常有两种： Michigan方法一条染色体表示一条规则，种群中的各条规则互相竞争。整个种群表示一个目标概念。 Pittsburgh方法每条染色体是由一组定长的规则组成，代表一个侯选概念。返回
a1 a2 c a1 a2 c h1: 1[0 01 10 11 1]0 01 a1 a2 c a1 a2 c h2: 0[1 1]1 01 10 01 01
那么结果生成的两个后代是：
a1 a2 c h3: 11 10 01 a1 a2 c a1 a2 c a1 a2 c h4: 00 01 10 11 11 01 10 01 01
变异算子
变异操作是对标准遗传算法的变异算子做了一个
约束，因为决策属性比较特殊，它的位串中只能
，，
有一位是1，大于1或全0不符合语义，无法对规则
做出解释，所以决策属性的位串不参与变异操作。
返回
适应度函数
设计原则 MDL公式描述关于参数W的自动调整 MDL结合删除规则操作
返回
设计原则
两点交叉算子二
例如：如果两个双亲串是：
a1 a2 c a1 a2 c h1: 10 01 10 11 10 01 a1 a2 c a1 a2 c h2: 01 11 01 10 01 01
并且为第一个双亲h1选取交叉点位置是第1位和第9位，那么 d1=1并且d2=3。允许选取第二个双亲交叉点的位置有 <1,3>,<1,9>和<7,9>。如果恰巧选取了<1,3>，如下所示：
两点交叉算子一
它是基本两点交叉算子的一个扩展。为了适应编码规则集的位串长度可变性，并且限制系统以使交叉发生在位串的相似片段间，采用下面方法：在第一个双亲串上随机选取两个交叉点，它们之间划分出了一个位串片段。这两个交叉点可能取在了两条规则中。令d1表示第一个交叉点到它左侧第一个规则边界的距离。 d2表示第二个交叉点到它左侧第一个规则边界的距离。在第二个双亲上随机选取交叉点，要求选择的交叉点具有同样d1和d2值。
TLi TLij
j 1
j i
TL 是第 i条规则的第j个属性的位串长度，由其中na是条件属性数，于规则中决策属性需要的编码长度是一样的，所以公式中只考虑了决策属性。
MDL公式描述三
TL 如下定义：对于离散值属性，
j i
提高规则的泛化能力，具体到每个属性的编码位串表现为1的数目增多, 有较少的模拟区间。比如一个属性的编码位串是 1111100001 ，可以知道这个属性有 10 个可能的取值，3个模拟区间，则这个属性的TL大小为：
两点交叉算子三
如此例所示，这种交叉方法中后代可以包含与双亲不同数量的规则，同时保证了按这种方式产生的位串表示良定义的（well-defined）规则集。需要说明的是，交叉算子的交叉点不能落在决策属性的编码位串中，否则规则的决策属性位串中不止一个1或者全0，规则将不符合语义，成为一条无效规则。
MDL=W*theory bits+exception bits （MDL=W*TL+EL）
其中W是调整TL和EL 的权值。
MDL公式描述二
描述一条染色体（规则集）的理论长度TL定义：
TL TLi
i 1
nr
其中nr是规则数（nr体现规则复杂性高占劣势），规则的表示形式都是：IF条件THEN 决策。条件是若干个对属性约束的合取.因此TLi如下定义： na
在1993年GABIL系统中，每个规则集的适应度是根据它在训练数据上的分类精度计算的。确切地讲，度量适应度的函数是：
Fitness(h) (correctRat e(h))2
并没有考虑到规则集合的复杂度，基于这种适应度函数，最简单的提高适应度的方式就是去学习训练样例本身，而不是从中学习规律，这样就会使得染色体中规则的数目程指数级增加，而规则过于特殊，泛化能力差，这不符合Occam’s razor 原则。为了解决这一问题，基于 MDL Principle，同时考虑规则集合的预测精度和复杂度。
•多个属性约束的合取表示为各个属性对应位串的连接
•整个规则表示为规则前件和后件位串的连接
搜索空间的表示二
比如一条规则：
If (Outlook=Sunny) and (Temperature=Hot) and (Humidity=High) and (Wind=Weak or Strong) then PlayTennis=No