一种基于大脑情感学习的快速分类改进算法

发布时间：2018-09-12 17:55

【摘要】：为了提高数据分类的快速性与准确性,本文在大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的基础上,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA),提出了一种基于GA-BEL的快速分类改进算法.BEL模型根据大脑中杏仁体和眶额皮质之间相互学习的神经生物学原理建立,模拟了情感刺激在大脑短反射通路中被快速处理的过程.因此,基于BEL模型的网络运算速度快.进一步采用遗传算法优化BEL网络权值,提高其分类正确率.在UCI数据集上的对比实验结果表明,无论对于小样本还是大样本数据集,较其他分类算法,GA-BEL算法均有较高的分类正确率和计算效率.
[Abstract]:In order to improve the rapidity and accuracy of data classification, this paper is based on the brain affective learning (Brain Emotional Learning,BEL) model. Combined with genetic algorithm (Genetic Algorithm,GA), an improved fast classification algorithm based on GA-BEL. Bel model was established according to the neurobiological principle of learning between amygdala and orbitofrontal cortex in the brain. It simulates the rapid processing of emotional stimuli in the short reflex pathway of the brain. Therefore, the network operation speed based on BEL model is fast. Furthermore, genetic algorithm is used to optimize the weights of BEL network to improve the classification accuracy. The experimental results on UCI data sets show that the classification accuracy and computational efficiency are higher than those of other classification algorithms, such as small or large sample data sets.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湖南文理学院电气与信息工程学院;中国地质大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61403422) 湖南省教育厅科学研究项目(No17C1084)
【分类号】：TP18

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本文编号：2239796