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结合免疫机制蚁群优化算法及其在模式分类中的应用  
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【英文题名】 Immune Mechanism Based Ant Colony Algorithm and Its Application in Pattern Classification
【作者】 廖兴发;
【导师】 陈德钊;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 化学工程
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2007-07-10
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 蚁群算法; 免疫算法; 模式分类; 规则学习; 数据挖掘;
【英文关键词】 ant colony optimization; immune algorithm; pattern classification; rule learning; data mining;
【中文摘要】 生产力的发展要求人们对客观世界不断探索和认知,模型的建立可以帮助我们更加深入地了解真实世界。然而在许多重要领域,如化学化工、材料科学等,仍有许多对象的内在机理暂时还难以为人们所了解,因此很难建立真实反映这些对象变量间内在关系的准确模型。根据采集研究对象的观测数据建立模型,预测自变量和因变量之间的定量关系,是一项基础而重要的工作。然而,化学化工中的观测数据大多是多因子、高噪声、非线性、非高斯和非均匀分布的复杂数据,人们很难直接从这些复杂数据中发现影响模型可靠性的关键因素,此时需要利用数据挖掘技术从中挖掘有用信息,用以指导建立和检验模型。分类是数据挖掘中最基本的工作,因此利用模式分类技术对样本数据分类意义非凡。 本文通过分析蚁群优化算法和其它一些优化算法的优缺点,应用算法混合的一般原则,深入了解待优化问题本身的特性,提出了结合免疫机制的蚁群优化算法,用于解决组合优化问题。将其用于解决TSP和实际模式分类问题,试验结果表明该算法具有良好的全局寻优性能,在组合优化问题中有较大的应用潜力。本文的主要研究成果如下: 1.提出了结合免疫机制蚁群优化算...
【英文摘要】 In order to develop the productive forces, we have to explore and cognize the external world ceaselessly. The process of modeling can help us to gain insight into the original real world situation. However, in many fields, such as chemistry and chemical engineering, materials sciences, etc., whose internal mechanisms are not understood by human, it is of great difficulties to build an accurate mechanism model, which reflects the objective law of real world. Therefore, an alternative way is to construct a mo...
【更新日期】 2007-07-31

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