一种启发式多标记分类器选择与排序策略
一种新的启发式分类器选择方法
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浅谈人工智能中的启发式搜索策略
浅谈人工智能中的启发式搜索策略
一、启发式策略
启发式策略是指在解决复杂问题时，根据人的经验和技巧来寻求最优解的方法。
它是人工智能领域中的一种和规划技术，可以解决形式化的各种问题。
启发式策略广泛应用于机器学习、图形图计算、机器人控制和计算机图形学等多种领域。
启发式策略包括：A*算法、B*树算法、启发式和动态规划等。
A*算法是一种非常有效的启发式方法，它采用了一个启发函数来估计待访问节点的最优价值，从而可以根据最小价值节点而进行，的效果比较好。
B*树算法是一种静态的启发式方法，该算法在每一步都可以通过比较不同节点价值来确定最优路径，从而更有效地出最优路径。
启发式和动态规划都是一种在状态空间中采取其中一种方法或策略以获得最优解的技术，两者最大的不同点在于，启发式依赖于当前状态，动态规划则更倾向于最终目标。
二、应用
启发式策略广泛应用于人工智能领域，它可以用来解决各种形式化问题，如游戏、自然语言处理问题等。
求解TSP问题的一种启发式算法
求解TSP问题的一种启发式算法孙宪丽;王敏;李颖【摘要】TSP问题模型应用广泛,其求解策略的研究具有重要的理论和实践意义.根据TSP问题的特点,借鉴无向完全图上最小生成树的生成过程,设计了一种启发式算法对TSP问题进行求解.该算法的基本思想是以无向完全图上不同最小生成树为基础,采用启发式的方法构造不同闭合回路,最后取最短闭合回路作为最优解.文中采用C语言编程,同时分析了算法的性能和时间复杂度,并进行了大量仿真计算.结果表明设计的算法能够有效求得TSP问题的优化解.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)010【总页数】5页(P70-73,77)【关键词】旅行商问题;启发式算法;最小生成树【作者】孙宪丽;王敏;李颖【作者单位】沈阳工程学院,信息系,辽宁,沈阳,110136;沈阳工程学院,基础部,辽宁,沈阳,110136;沈阳工程学院,基础部,辽宁,沈阳,110136【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言TSP(Traveling Salesman Problem)问题[1],又称旅行商问题,是运筹学以及最优化理论等领域中的一个经典问题。
TSP问题已经证明是NP(Nondeterministic Polynomial)完全问题。
到目前为止,所有的NP完全问题都还没有多项式时间算法。
然而,由于TSP问题具有广泛的应用背景,例如可以用来解决资源分配问题、路径选择问题、车辆调度问题、产品切割问题等等。
因此,TSP问题长期以来吸引着众多学者对其求解策略展开研究,设计并开发了多种算法对TSP问题求解。
这些算法通常可以分为两类:一类是精确求解;另一类是近似求解。
其中,精确求解在理论上能够保证求得问题的最优解,但算法的时间复杂度按指数规律增长。
因此,难于用此方法解决大规模问题。
在近似求解中,研究较多的是:(1)采用理论的方法证明算法的上界。
例如,对于满足三角不等式的TSP问题,用christofides算法已经证明该算法的界为。
基于邻域分类AUC的属性选择方法
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新·43·2017年第24期文章编号：2095－6835（2017）24－0043－03基于邻域分类AUC 的属性选择方法＊张艳芹1，窦慧莉2（1.徐州工程学院经济学院，江苏徐州221008；2.江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003）摘要：为了提升邻域分类器的分类性能，提出了一种利用邻域AUC 作为分类性能度量指标的启发式属性选择算法。
首先，利用邻域分类器得到邻域AUC ，然后在此基础上，借助贪心搜索策略，逐步加入使得邻域AUC 尽可能大的属性，当邻域AUC 不再增大时，算法终止。
7个UCI 数据集上的实验结果表明，使用邻域AUC 属性选择算法，可以在使用较少属性个数的基础上有效提升邻域分类器的分类性能。
关键词：属性选择；启发式算法；邻域分类器；AUC 指标中图分类号：TP18文献标识码：A DOI ：10.15913/ki.kjycx.2017.24.0431背景阐述不同于经典粗糙集[1]方法，邻域粗糙集[2]借助机器学习中的距离概念，构建样本的邻域，进而达到刻画数据中不确定性的目的。
近年来，邻域粗糙集方法因其对数据的适应性强、粒度变化较为灵活等优势受到了众多学者的关注[3-6]。
在邻域粗糙集理论中，除了可以使用邻域粗糙集刻画不确定性以外，借鉴K 近邻[7]的思想，Hu 等人提出了邻域分类器[8]。
与K 近邻分类器不同，邻域分类器不再指定待分类样本的邻居个数，而是通过指定半径，自然地得到待分类样本的邻居，即不同的样本可能包含不同个数的邻居，这是邻域分类器与K 近邻分类器最重要的差别。
除此之外，邻域分类器利用半径这一工具，能够自然地形成一个基于多粒度思想的分类结果，也就是说，随着邻域半径的不同，邻域分类器的分类结果自然也不相同。
众所周知，影响分类器分类性能的因素除了分类器自身的分类能力以外，数据中的属性也是一个重要的因素。
人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时，按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点，以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点； 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展；深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法，它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况，因为它可以逐层遍历整个问题空间，找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况，因为它可以尽可能深地搜索树的分支，找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等，提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等，为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中，通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等，动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中，通过某些评估标准，提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展，以减少搜索空间，提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围；启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性；概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。
启发式序列比对算法 -回复
启发式序列比对算法-回复启发式序列比对算法，也被称为快速比对算法，是一种用于比较两个或多个序列之间的相似性的计算方法。
这种算法通过利用基本的序列比对方法，结合启发式策略，能够快速而准确地找到序列之间的类似区域。
它在生物信息学和计算生物学中被广泛应用，用于比对DNA、RNA和蛋白质序列，以及其他类型的序列数据。
本文将一步一步地介绍启发式序列比对算法的原理和应用。
第一步：定义相似性度量在启发式序列比对算法中，首先需要定义一个用于度量序列相似性的指标。
常用的指标包括编辑距离（edit distance）、Smith-Waterman分数（Smith-Waterman score）、Needleman-Wunsch分数（Needleman-Wunsch score）等。
这些指标可以根据序列间的匹配、替换、插入和删除等操作来计算相似性度量值。
第二步：选择启发式策略启发式策略是指在比对过程中使用的一些经验规则，以加速比对的速度和提高比对的准确性。
其中一种常用的启发式策略是快速选择最佳匹配位置进行比对的策略。
这种策略可以避免在比对过程中遍历整个序列，从而大大减少计算时间。
另一种常用的启发式策略是基于局部比对的策略，即只比对序列中可能存在相似性的区域，而不是整个序列。
这种策略可以快速而准确地找到相似性区域，而不需要比对整个序列。
第三步：实施启发式序列比对算法在实施启发式序列比对算法时，首先需要将待比对的序列进行预处理，如去除冗余信息、处理非序列字符等。
然后，根据选择的相似性度量和启发式策略，计算序列之间的相似性得分。
根据得分，可以确定序列之间的相似性程度，并找到类似区域。
最后，根据需要，可以对比对结果进行可视化展示和进一步分析。
第四步：应用领域和相关算法启发式序列比对算法广泛应用于生物信息学和计算生物学的研究中。
在基因组比对中，可以通过比对不同物种的基因组序列，研究基因组的进化和功能。
在蛋白质结构预测中，可以通过比对已知蛋白质序列和未知蛋白质序列，预测未知蛋白质的结构和功能。
融合特征排序的多标记特征选择算法
融合特征排序的多标记特征选择算法
融合特征排序的多标记特征选择算法是一种用于多标
记特征选择的有效算法。
它的基本思想是：通过融合特征排序和多标记特征选择的优点，实现对多标记数据集中的重要特征进行选择。
融合特征排序的多标记特征选择算法的基本流程如下：
1.对于每一个标记，利用特征排序算法对特征进行排序。
2.对于每一个标记，根据排序结果选择重要的特征。
3.对于所有标记，将选择的特征进行融合。
4.对融合后的特征再次进行排序，并根据排序结果选择
最重要的特征。
融合特征排序的多标记特征选择算法具有较高的效率
和准确度，通常用于多标记学习、生物信息学等领域。
下面是一个使用融合特征排序的多标记特征选择算法
的例子：
假设有一个多标记数据集，包含10个特征和3个标记。
我们希望使用融合特征排序的多标记特征选择算法选择数
据集中的重要特征。
首先，对于每一个标记，我们使用特征排序算法对特征进行排序。
然后，对于每一个标记，根据排序结果选择前5个重要的特征。
接下来，我们将这3个标记中选择的特征进行融合。
得到融合后的特征集合，再次使用特征排序算法对融合后的特征进行排序。
最后，根据排序结果选择最重要的5个特征。
这样，我们就完成了对多标记数据集中的重要特征的选择，可以用这些特征来进行多标记学习或其他应用。
人工智能机器学习技术练习(习题卷21)
人工智能机器学习技术练习(习题卷21)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]线性回归和逻辑回归中，关于损失函数对权重系数的偏导数，下列说法正确的是？A)两者不一样B)两者一样C)无法确定2.[单选题]分类模型在进行训练时需要()A)训练集B)训练集与测试集C)训练集、验证集、测试集3.[单选题]（__)假设聚类结构能通过一组原型刻画，在显示聚类任务中极为常用。
A)原型聚类B)密度聚类C)层次聚类D)AGNES4.[单选题]以等可能性为基础的概率是()。
A)古典概率B)经验概率C)试验概率D)主观概率5.[单选题]批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥？A)在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化（更改）B)它将权重的归一化平均值和标准差C)它是一种非常有效的反向传播(BP)方法D)这些均不是6.[单选题]在一个神经网络中,确定每个神经元的权重和偏差很重要。
用()方法可以确定神经元的权重和偏差,从而对函数进行拟合。
A)随机赋值,祈祷它们是正确的B)搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值C)赋予一个初始值,通过检杳与真值的误差,逐步迭代更新权重D)以上都不正确7.[单选题]下列哪种归纳学习采用符号表示方式？A)经验归纳学习D)强化学习8.[单选题]剪枝是决策树学习算法对付（__）的主要手段。
A)欠拟合B)过拟合C)样本数过多D)特征数过多9.[单选题]机器学习是研究如何使用计算机(）的一门学科。
A)模拟生物行为B)模拟人类解决问题C)模拟人类学习活动D)模拟人类生产活动10.[单选题](__)是将“现实生活中的问题”转换为“数据世界中的问题”，然后采用数据科学的理念、原则、方法、技术、工具，通过将数据、尤其的大数据，转换为知识和智慧。
A)数据工程师B)数据码农C)数据科学家D)科学家11.[单选题](__)主要为组织机构提供企业级应用技术或工具。
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将 多标 记 分 类 问题 转 化 为 多个 二 类 分 类 问题 ， 这 些 二 类 分 类 器 之 间 可 以 存 在 一 定 的 关 系。 简单 地 考 虑 标 记 间依 赖 关 系可 以 在 一 定 程 度 上 改 善 分 类 性 能 ， 但 同 时 计 算 复 杂 度 也 是 必 须 考 虑 的 问题 。该 文提 出 了一 种 利 用 多标 记 间依 赖 关 系的 有 序 分 类 器集 合 算 法 ， 该 算 法 通 过 启 发 式 的 搜 索 策 略 寻找 分 类 器 之 间 的 某 种 次 序 ， 这 种 次 序 可 以 更 好 地 反 映 标 记 间的 依 赖 关 系 。在 实验 中 ， 该 文 选 取 了来 自不 同领 域 的数 据 集 和 多个 评 价 指 标 ， 实验 结 果 表 明 该 文 所 提 出的 算 法 比 一 般 多标 记 分 类 算 法 具 有 更 好 的分 类性 能 。
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第２ ７卷 第 ４期 ２ ０ １ ３ 年 ７ 月
中文信 息学 报
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Ｖｏ １ ．２ ７，Ｎｏ ．４
号 ：１ ０ ０ ３ — ０ ０ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ １ １ ９ － ０ ８
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关键 词 ：多标 记 分 类 ； 文本分类 ； 数 据 挖 掘 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ａ Ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎｇ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｌ ａ ｂ ｅ ｌ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅ ｒ Ｌ Ｉ Ｚ ｈ ｅ ， Ｗ ＡＮＧ Ｚ ｈ ｉ ｈ ａ ｉ ，ＨＥ Ｙｉ ｎ ｇ ｊ ｉ ｎ ｇ，Ｆ Ｕ Ｂ ｉ ｎ ．
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一
种 启 发式 多标 记分 类 器选 择 与 排序 策 略
李 哲， 王志海 ， 何颖婧 ， 付 彬
（ 北京交通大学 计算机与信息技术学 院， 北京 １ Ｏ Ｏ Ｏ ４ ４ ）
摘 要 ： 在 多标 记 分 类 问题 当 中 ， 多标 记 分 类 器的 目的 是 为 实例 预 测 一 个 与 其 关联 的 标 记 集 合 。典 型 方 法 之 一 是