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一种基于遗传算法的优化分类器方法下载
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，根据遗传算法的结果使每个分类器拥有不同的投票权重
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基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别 为了克服这些问题，提出了一种改进的遗传算法，并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后，利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明，该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。
基于小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化 (2009年) 该文在建立支持向量机分类器分类性能评价函数基础上，分析了支持向量机参数对分类性能的影响，提出了一种基于共享函数小生境遗传算法的支持向量机分类器参数优化方法。该方法利用支持向量机分类性能评价函数评价支持...
一种电能质量多扰动分类中特征组合优化方法 针对电能质量扰动分类中冗余特征量造成分类器训练困难、分类准确率下降的问题，提出一种基于改进遗传算法的特征组合优化方法。该方法对信号进行小波变换，提取各层的改进小波能量熵作为原始特征，并构造一种基于欧氏...
基于PSO-KNN算法的人脸识别优化研究 为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征，研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启发式优化算法在特征选择中的应用...
基于遗传算法的BP神经网络优化算法 遗传算法优化BP神经网络分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和 BP神经网络预测3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，...
基于可信度阈值优化的案例推理评价分类方法 为了提高案例推理(CBR) 分类器的性能, 提出一种基于可信度阈值优化的CBR 评价分类方法. 首先, 通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算; 然后, 通过遗传算法(GA) 对...
一种基于特征集构建的Bagging集成方法及其在流量分类中的应用 Bagging是一种经典的分类器集成方法，其有效性依赖于基分类器之间的差异度。通过遗传算法为每个基分类器构建独立的特征集，目的是获得基分类器之间更好的差异性。同时，根据不同基分类器的分类性能进行优化加权集成...
matlab遗传算法配送路径,基于遗传算法的生鲜配送的路径优化问题 樊倩 熊雷鸣 邵晓根 孔亮摘要：为了响应国家低碳经济的号召，为了降低物流行业的成本，提高商品配送的质量和效率，该文提出了基于遗传算法的生鲜配送的路径优化模型，并针对具体案例进行了仿真，初始的行驶距离为：...
基于遗传算法的BP神经网络优化（论文加源码） 目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants...
基于遗传算法的分类系统（转） 遗传算法不仅可作为搜索和优化的一种方法，而且还可作为一种机器学习技术。例如，可以将基于遗传算法的机器学习应用于分类系统。霍勒德等人将分类系统视为一种认知模型，其可在环境中学习一些简单的串规则（string ...
基于遗传算法超参数优化_高级超参数优化调整的算法 基于遗传算法超参数优化 超参数调整| AutoML | 随机搜索和网格搜索 (Hyper-parameter Tuning | AutoML | RandomSearch & GridSearch) Most Professional Machine Learning practitioners follow the ML Pipeline...
基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟自然界生物进化机制的一种算法即遵循适者生存、优胜劣汰的法则也就是寻优过程中有用的保留无用的则去除. 在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求...
基于阈值优化的案例推理分类器特征约简方法 为提高案例推理（基于案例的推理，CBR）分类器的分类准确率并降低时间复杂度，本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略。首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配，得到每个特征的权重结果；其次，设计...
基于遗传算法的特征选择:通过自然选择过程确定最优特征集 遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。 在这篇文章中，我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。 虽然 scikit-learn 中有许多众所周知的特征选择方法，但特征选择方法还有很多，并且远远超出了scikit-learn ...
