中国博士后科学基金(2012M521142)
- 作品数：3 被引量：13H指数：3
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- 室内噪声环境下气味源的多机器人微粒群搜索方法被引量：7
- 2014年
- 针对室内噪声环境下的气味源定位问题,提出一种基于骨干微粒群进化的多机器人协调搜索方法.该方法将每个机器人看作一个微粒,机器人传感器探测到的气味浓度值作为微粒的适应值,所有机器人组成一个进化微粒群;采用动态统计方法在线估计机器人所测气味浓度的噪声强度,并通过区间数表示噪声环境下微粒的适应值;定义微粒间的概率支配关系,更新微粒的全局和局部引导者,并利用关于全局引导者和局部引导者的高斯采样更新机器人的位置.最后,通过2个典型实验环境,验证了所提算法在处理噪声环境下气味源定位问题的优越性.
- 张勇巩敦卫胡滢张建化
- 关键词：多机器人微粒群优化噪声
- 基于多目标微粒群优化的异质数据特征选择被引量：3
- 2014年
- 环境和测量仪器精度的影响,使得采样数据的不同特征具有不同的质量.对这类异质数据进行特征选择,需要同时考虑特征子集确定分类器的准确度和可靠性,从而增加了特征选择的难度.本文研究异质数据的特征选择问题,提出一种基于多目标微粒群优化的特征选择方法.该方法首先以特征选择的概率为决策变量,将具有离散变量的特征选择问题,转化为连续变量多目标优化问题;然后,采用微粒群优化求解时,基于高斯采样,产生微粒的全局引导者,以提高Pareto解集的分布性;最后,依据储备集中元素更新的速度,确定需要扰动的微粒,以帮助微粒群跳出局部最优.将所提方法应用于多个典型数据集分类问题,实验结果表明了所提方法的有效性.
- 巩敦卫胡滢张勇
- 关键词：多目标优化微粒群优化
- 知识引导微粒群优化特征选择方法被引量：3
- 2014年
- 特征选择是模式分类中重要的数据处理方法.文中提出一种基于知识引导微粒群优化的特征选择方法.该方法采用特征被选择的概率对微粒进行编码,将包含离散变量的特征选择问题转化为一类连续变量优化问题.依据微粒适应值的大小及微粒分量被选择的频率,确定特征所属的类型及其被更新的概率,以加快微粒群收敛的速度.将所提方法应用于10个典型测试数据集及肝炎病临床诊断数据集,实验结果表明,该方法在减少特征个数的前提下,能够提高分类的精度.
- 巩敦卫胡滢张勇
- 关键词：微粒群优化疾病诊断
