建模,多目标遗传算法法适用哪些?帮忙再总结下其...

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模型参数识别的遗传算法优化方法及其应用
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东北大学硕士学位论文
基于遗传算法的模型辨识方法研究
在信息社会中,无论是工程、物理、生物学、还是社会科学的实际工作者
和研究人员,经常要对一系列的观察数据 或者样本数据 进行处理和分析。
获得样本数据的数学模型,然后应用于实际工作,作为指导人们工作的依据,
因此对样本数据进行模型辨识已经成为各研究领域重点之一。
来源于实际的样本数据有其自身的复杂性,比如:各因素对系统的输出起
什么样的作用、作用大小如何,各因素之间是什么样的关系,样本数据的数学
模型是线性的还是非线性的,样本的数学模型是由单一的典型模型组成还是由
几个典型模型以某种形式组合而成等。现在对这类样本数据模型辨识问题求解
的思路一般是对其进行线性回归分析、非线性回归分析和模糊优化、利用神经
网络等,它们大多是基于某个系统的模型辨识或某种典型模型问题的辨识。也
就是说,到目前为止,没有形成一套规范的、通用的模型辨识方法。
本文在论述基于样本数据的模型辨识方法的基础上,通过对样本数据模型
的形式分析,提出以典型数学模型组合相加的方法辨识样本数据模型。在总结
变量在不同函数形式下对系统输出的影响及系统的数学模型后,得出样本数据
模型的一般形式。根据模型的特点,提出了基于遗传算法辨识样本数据模型的
求解方法,设计了解决问题的编码、交叉、变异、选择和算法实现过程等方面
的不同方案。然后根据辨识模型的目的和样本数据模型的要求,选择了多个典
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CENTRALSoUTH
硕士学位论文
论文题目 遗传算法在数据挖掘中的
研究与应用
学科、专业
计算机应用技术
研究生姓名
导师姓名及
专业技术职务
王小玲教授
数据挖掘是随着信息技术不断发展而形成的一门新学科,是数据
库领域出现的一个新兴的研究热点。
关联规则作为数据挖掘领域的一个重要研究分支,针对关联规则
挖掘中经典算法-Aprior算法的局限性,在划分技术的基础上提出了
一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型。
分类是数据挖掘中最重要的方法之一,决策树作为发现分类模型
的常用技术现已被广泛研究并取得了很大的进展。然而,在决策树的
构造过程中采用贪心算法,造成了决策树容易过分拟合、规模过大、
产生的规则长度过长等缺点。针对这些缺陷,提出了一种基于遗传算
法与关联规则算法的混合分类挖掘方法。
研究工作围绕着遗传算法应用于数据挖掘研究展开,基本上分为
inDatabase 技术进行了总
1 对l DD Knowledgescovery
体上的概述,包括KDD的含义、一般过程、主要方法和技术、研究的
现状及存在的问题等,为在这一领域进行更为深入的研究打下初步基
础。在此基础之上对发现分类模型的各种技术以及关联规则挖掘算法
进行了较为全面的研究。
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