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粒子群优化算法已越来越广泛的应用于求解优化问题,它简单实用且对一些复杂问题也能得到不错的结果,但它收敛速度慢且容易陷入局部最优值。多种群粒子群分层进化优化算法让粒子分层进化,对于具有不同适应度值的粒子采取不同的进化措施,提高了算法的收敛速度和精度。 相似文献
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提供了一种关联规则挖掘经典算法-Apriori算法的优化算法,并结合实例探讨了如何把关系数据库的关联规则转化为单维、布尔关联规则,优化了算法的实施,探讨了关联规则的输出等问题。 相似文献
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针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在“认知”部分和“社会”部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点。提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点.提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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道路交通事故的发生原因是多方面的,实际的交通事故存在潜在的规律性,挖掘这种潜在的规律可以更好地改善交通事故现状.提出一种基于智能微粒群的交通事故成因关联挖掘的方法,通过实际的交通事故发生时现场数据对粒子进行编码,使用后代繁殖变异的方法对粒子进行更新,设置支持度与置信度构造优化的目标函数寻找符合的粒子做为挖掘的规则.实验仿真结果证明,本文的算法能够对交通事故的数据进行合理建模,对实际的人工调控交通有很好的指导意义. 相似文献
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关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持矩阵的、不需要产生候选项目集的算法设计思想。算法为事务数据库中的每个项目设置二进制向量,利用逻辑与运算构造支持矩阵来挖掘频繁项目集,极大地节省了存储空间,提高了算法运行效率。 相似文献
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关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法.Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示.K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率. 相似文献
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本文针对粒子群算法具有不易陷入局部极小、收敛速度快等特点,提出了一种基于粒子群的小波神经网络学习算法,优化了小波神经网络中的各个参数,并将应用于函数仿真试验。试验表明,该算法能减少迭代次数、提高收敛精度,是小波网络的有效训练算法。 相似文献
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电网故障诊断的基本思想是根据保护动作原理将故障诊断问题表示为0-1规划问题。为了保证电网故障诊断的准确性和实时性,提出了一种改进的人工鱼群算法——二进制人工鱼群算法。分析了人工鱼群群聚行为和追尾行为最优方向的前进速度。并在此基础上与遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法作了对比分析。结果表明:追尾行为最优方向的前进速度优于群聚行为,二进制人工鱼群算法综合性能优于遗传算法、粒子群算法和量子免疫算法。研究表明二进制人工鱼群算法具有收敛速度快、种群规模小和搜索能力强的特点。 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。 相似文献
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本文主要研究对象是变风量空调机组中的送风管道静压控制回路,将具有良好全局寻优能力的细菌觅食算法应用到该控制回路中,同时为了改善细菌觅食算法收敛速度较慢的缺点,将粒子群算法引入到细菌觅食算法中,对细菌觅食算法中的细菌位置更新进行优化,并利用优化后的细菌觅食算法对PID控制器的三个参数进行整定,将整定后的参数应用到控制回路中。通过matlab仿真,并将细菌觅食算法、粒子群算法,粒子群优化的细菌觅食算法进行比较,结果表明经过粒子群优化的细菌觅食算法收敛速度明显加快。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
对诸如交通、季节、物流和人流等旅游关联数据的实体模型构建和模糊决策算法设计,是现实旅游规划和管理的基础。传统的旅游关联数据实体模型挖掘和决策算法采用的是支持向量回归机学习的模糊决策模型实现对旅游关联数据的实体模型构建方法,参数设置复杂,并具有不稳定性。提出一种基于粒子群参数寻优的旅游关联数据实体模型的模糊决策算法。首先进行旅游关联数据的实体模型构建,采用粒子群参数寻优方法进行旅游关联数据信息流的预测算法设计,设计PSO-SVR模型,在Matlab平台上编写程序并迭代计算,运用PSO算法对SVR模型进行参数寻优,由此实现了对旅游关联数据粒子群寻优和模糊决策。仿真结果表明,该算法能有效修正因季节等关联因素和原因产生的旅游预测值偏高或偏低现象,旅游客流量预测均方误差明显降低,决策控制稳定性较好,提高旅游规划和管理能力。 相似文献
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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法. 相似文献