简介:为了解决基因选择困难问题,提出一种基于改进的K-means算法融合微粒群优化(IKPSO)的基因选择方法。该方法首先运用过滤法(Relief)对基因进行筛选,选择出对分类贡献大的基因构成备选基因子集;然后,利用改进的K-means算法将备选基因子集划分为一定数目的簇,并运用微粒群(PSO)对每一类簇进行搜索选择出相应类簇中的最优和次优基因构成最优特征基因子集;最后,训练支持向量机(SVM),并利用其分类的性能来评价获得的最优特征基因子集的质量。在两个典型的、公开的小样本的高维微阵列数据集上进行的实验,结果表明该IKPSO算法总体分类性能相对较好,并且与传统方法相比,IK-PSO分类性能得到显著的提高,证明了IK-PSO的可行性以及有效性。
简介:在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.
简介:摘 要:本文针对蚁群算法在构造解的过程中,收敛速度慢且容易陷入局部最优,提出了在蚁群搜索路径过程中,自适应调整α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的值.通过建立α(信息素启发式因子),β(期望启发式因子)的互锁关系,使其达到一种平衡或近似平衡,从而扩大蚁群算法的搜索空间,使蚁群算法跳离局部最优
简介:摘要电气自动化技术是电气工程中常用的应用技术之一,是通过各种具有自动控制与检测功能的装置的结合,来实现对于电气系统的实时监测与自动调节、控制以及管理,从而达到电气设备功能自动化的同时尽可能保证电气系统的安全稳定运行。随着我国近些年来经济的迅速发展,电气自动化技术也得到了不断的突破以及技术上的创新,使得我国的电气系统自动化程度提高明显,这也对于相关的技术人员提出了更高的要求。随着电气自动化技术在电气系统中的应用日益广泛,如何进一步提升电气自动化控制的安全与稳定以及自动化技术的发展趋势,这是目前对于电气自动化技术研究的重点。本文针对电气自动化在电气工程中的应用展开论述,并对于电气自动化技术的设计原则等进行了相应的介绍,对于电气自动化的前景给予相应的展望。