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改进SVM-KNN的不平衡数据分类被引量：20: 2016年; 针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行不平衡数据(imbalanced datasets)分类的不准确性,提出了一种改进SVM-KNN算法,该算法在分类阶段计算测试样本与最优超平面的距离,如果距离差大于给定阈值可直接应用支持向量机分类;如果距离差小于给定阈值,则将所有支持向量都作为测试样本的近邻样本,进行KNN分类。通过对UCI数据集的大量实验表明,该算法在少数类样本的识别率和分类器的整体性能上有明显改善。; 王超学张涛马春森; 关键词：支持向量机 K近邻法不平衡数据集

基于Kullback-Leibler散度的无源传感器数据关联被引量：2: 2013年; 针对多无源传感器多目标多维分配数据关联模型在构造关联代价时未考虑位置估计不确定性所引入的误差问题,提出了一种基于Kullback-Leibler散度的关联算法。将伪量测信息的概率密度函数与真实观测数据的最大后验概率密度之间的Kullback-Leibler散度作为关联代价,给出了一种Kullback-Leibler散度的近似解析公式,从而简化了计算。最后对经典关联算法与本文算法的正确率进行了试验对比,仿真结果表明:基于Kullback-Leibler散度的关联代价能够更精准地反映出数据关联的可能性,所提关联算法可以获得更好的关联性能。; 鹿传国冯新喜孔云波张迪; 关键词：信息处理技术数据关联

基于Sigma点H_∞滤波的拟蒙特卡罗粒子滤波算法被引量：1: 2014年; 在滤波算法中,用Sigma点H∞滤波来产生重要性概率密度函数,由于Sigma点H∞滤波对不确定观测噪声具有较强的鲁棒性,而且在滤波过程中考虑了最新的观测值,因此由其产生的重要性函数更逼近于真实的后验概率分布。同时在重采样阶段,利用拟蒙特卡罗重采样算法进行重采样,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。仿真结果表明了所提算法的可行性和有效性。; 孔云波冯新喜鹿传国刘振涛; 关键词：通信技术 H∞滤波粒子滤波非线性系统

基于聚类权重分阶段的SVM解不平衡数据集分类被引量：9: 2015年; SVM在处理不平衡数据分类问题(class imbalance problem)时,其分类结果常倾向于多数类。为此,综合考虑类间不平衡和类内不平衡,提出一种基于聚类权重的分阶段支持向量机(WSVM)。预处理时,采用K均值算法得到多数类中各样本的权重。分类时,第一阶段根据权重选出多数类内各簇边界区域的与少数类数目相等的样本;第二阶段对选取的样本和少数类样本进行初始分类;第三阶段用多数类中未选取的样本对初始分类器进行优化调整,当满足停止条件时,得到最终分类器。通过对UCI数据集的大量实验表明,WSVM在少数类样本的识别率和分类器的整体性能上都优于传统分类算法。; 王超学张涛马春森; 关键词：不平衡数据集

双系统协同进化的基因表达式编程及其在函数发现中的应用被引量：3: 2016年; 受人类进化过程的启发,提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCE-GEP。DSCE-GEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作,旨在改善种群中个体的质量;种群干预通过引入随机和镜像个体来提高种群的多样性和全局寻优能力。与权威文献中改进的GEP关于函数发现问题的大量对比实验表明,本文算法在收敛速度、求解质量方面优于对比算法,具有明显的竞争力。; 王超学吴书玲张婧菁; 关键词：基因库

改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类被引量：25: 2012年; K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。; 王超学潘正茂马春森董丽丽张涛; 关键词：不平衡数据集 K-MEANS算法

基于改进蜜蜂进化型遗传算法的含分布式电源的配电网重构被引量：18: 2012年; 为改善分布式电源(Distributed Generation,DG)并入电网后配电网重构算法的性能,提出一种基于佳点集的蜜蜂进化型遗传算法(Bee Evolutionary Genetic Algorithm Based on Good Point Set,GBEGA)。该算法的关键有三点:1.提出一种基于佳点集的种群初始化方法,该方法比随机方法产生的种群在搜索空间更为均匀;2.引进佳点集交叉算子,该算子能在父代附近进行更加精细的搜索;3.采用自适应的交叉变异概率,有利于算法开采与勘探的平衡。将DG处理为PQ、PV两种模型,并将GBEGA与相关文献中的算法关于IEEE33和IEEE69节点系统进行了对比测试。仿真结果表明,GBEGA适合于含DG的配电网重构,在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。; 王超学吕志奇董慧崔杜武孙有田; 关键词：分布式电源配电网重构佳点集自适应

一种改进的多目标合作型协同进化遗传算法被引量：13: 2016年; 针对传统多目标算法早熟收敛及多样性不足的问题,提出了一种改进的非支配排序合作型协同进化遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm,INSCCGA)。该算法利用外部档案存储每一代进化过程中产生的精英个体,并对其不断进行更新,以加快算法的收敛速度。同时提出了一种新型子种群之间协同进化的方式,增强候选解的多样性。利用ZDT系列标准测试函数,与经典的多目标进化算法NSGA-II以及多目标协同进化算法NSCCGA进行了对比,结果表明改进算法具有更好的收敛性以及均匀的解分布。; 王超学田利波; 关键词：多目标进化算法

改进的基于蜜蜂进化型遗传算法和蚁群系统混合的元件贴装优化被引量：1: 2012年; 针对PCB板的表面贴装技术(Surface Mount Technology,SMT)优化问题,提出一种基于蜜蜂进化型遗传算法和蚁群系统的混合智能算法(the Hybrid Intelligent Algorithm based on Bee Evolutionary Genetic Algorithm and Ant Colony System,BAHA).该算法的关键有4点:①通过两个种群的融合实现信息共享,提高算法的收敛速度;②采用改进的OX的交叉算子,合理保留优秀个体基因的排列顺序;③加入局部搜索算子,在当代最优解附近进行更加精细的搜索;④信息素重置防止陷入局部最优解.用TSP30问题、eil51问题与相关文献进行对比测试,仿真结果表明BAHA收敛速度快,寻优能力强.通过对5种不同PCB板的元件贴装顺序进行优化计算,结果表明,BAHA能有效的提高贴装效率.; 王超学孙有田董惠崔杜武; 关键词：表面贴装技术蚁群系统局部搜索

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陕西省自然科学基金(2012JM8023)