基于自组织膜计算的属性权重分配方法及应用研究

发布时间：2017-05-27 08:18

  本文关键词：基于自组织膜计算的属性权重分配方法及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：案例推理(case-based reasoning,CBR)特征属性权重分配是否合理,将直接影响其问题求解的质量,权重分配方法的研究得到了广泛关注。主观赋权法根据实践经验和主观判断给出属性的权重,具有不确定性;而客观法如遗传算法、神经网络等方法还存在一些缺陷,导致分配的权重难以准确反映属性的重要程度。自然计算领域的新分支-膜计算(membrane computing,MC)优化方法为权重的分配开辟了一条新途径,然而,由于MC算法的结构单一且基本膜数量不易确定,且算法的时间复杂度较高,导致其学习能力不足,因此,本文从MC与自组织原理出发,对优化权重的膜结构、膜规则及基本膜数量进行了方法设计和系统研究,主要内容如下:(1)针对CBR属性权重的分配问题,设计了结构更为简单的细胞型单层膜结构。通过选择、交叉、变异的进化规则对若干基本膜中的权重对象进行进化,同时,采用双向交流规则将进化过程中出现的最优权重对象输入到各基本膜中再次进化,保证了权重对象的多样性及进化性能;(2)针对基本膜个数不易确定的问题,根据自组织原理,获得了一种具有自组织能力的基本膜优化方法。通过一部分源案例训练MC在不同基本膜个数时的性能,得到对应的最优权重对象的适应度以及时间复杂度,然后根据设定的MC性能评价函数确定合理的基本膜个数,在发挥MC并行计算能力的同时,保证了MC的学习能力;(3)针对MC算法运行效率低的问题,对算法的停止条件进行了改进。保存各基本膜中每次迭代进化出的最优权重对象及其适应度值,若出现连续两代计算结果没有改善,该基本膜内的对象集己经饱和,或者陷入局部最小点,那么该基本膜就停止计算,从而减少了算法的收敛时间;(4)结合数据回归分析例子,开发了基于MATLAB-GUI的实验平台。研究了MC中参数设置、有无膜数自组织算法以及改变停止条件前后情况下的CBR求解性能的对比。此外,对污水处理过程溶解氧浓度预测问题,将本文方法与其它权重分配方法进行了对比实验,结果表明本文方法具有应用优势。
【关键词】：膜计算 属性权重 案例推理 自组织 回归分析
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP38;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 CBR求解过程及权重分配10-12
• 1.3 权重分配的研究现状12-14
• 1.4 问题分析14-16
• 1.5 本文的主要工作及结构安排16-19
• 1.5.1 主要工作16
• 1.5.2 结构安排16-19
• 第2章 膜计算分配权重方法19-29
• 2.1 膜计算简介19-21
• 2.2 膜计算分配权重方法21-26
• 2.2.1 系统结构22
• 2.2.2 对象多重集22-23
• 2.2.3 进化规则集23-24
• 2.2.4 停止条件24-25
• 2.2.5 膜计算分配权重步骤25-26
• 2.3 算法分析26-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 自组织膜计算权重分配方法29-39
• 3.1 自组织理论29-30
• 3.2 自组织膜计算权重分配算法30-34
• 3.2.1 膜结构30-31
• 3.2.2 对象及适应度函数31-32
• 3.2.3 进化规则32-33
• 3.2.4 停止规则33-34
• 3.2.5 膜数自组织子算法34
• 3.3 算法步骤34-36
• 3.3.1 算法步骤及伪代码34-36
• 3.3.2 算法流程图36
• 3.4 性能分析36-38
• 3.4.1 收敛性分析36-37
• 3.4.2 稳定性分析37-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 实验研究39-67
• 4.1 引言39-40
• 4.2 实验方案设计和平台实现40-45
• 4.2.1 实验方案设计40-42
• 4.2.2 实验平台设计42-45
• 4.3 算法性能测试45-56
• 4.3.1 参数实验45-50
• 4.3.2 有无自组织实验50-52
• 4.3.3 停止条件优化前后实验对比52-56
• 4.4 对比实验56-62
• 4.4.1 大样本回归分析实验56-59
• 4.4.2 小样本回归分析实验59-62
• 4.5 污水处理过程的溶解氧浓度估计62-66
• 4.5.1 污水处理过程简介62-63
• 4.5.2 溶解氧浓度估计模型的建立63-64
• 4.5.3 实验结果及分析64-66
• 4.6 本章小结66-67
• 结束语67-69
• 参考文献69-73
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文73-75
• 致谢75

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本文编号：399345