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《重庆大学》 2003年
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遗传算法和支持向量机混合方法及其应用

李治友  
【摘要】: 在科学、商业和政府等领域数据在猛增。这使得非常有必要研究自动和智能的工具和技术,能够从这些海量数据中分析、总结并提取知识。大多数的知识发现或数据挖掘工具和技术是基于传统的统计、机器学习、模式识别或人工神经网络。受到噪声和高维度侵扰的巨型数据库给数据挖掘带来了挑战。由于在缺乏启发性的知识的情况下,遗传算法对于高维数据特征提取非常有效,所以遗传算法是克服挑战的重要选择。而统计学习理论是一种专门研究有限样本情况下机器学习规律的理论,它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新的模式识别方法。在解决有限样本、非线性和高维度问题中表现出许多特有的优势。 在知识发现的过程中,数据挖掘通常包括三个主要步骤:数据的选择、清理、变换;对数据进行挖掘以提取规律;评估和解释所得到的结果。其中第一步是数据预处理,在数据挖掘的任何学习算法执行之前,进行这一步非常重要。数据预处理的关键是特征选择和提取。挖掘则只是整个知识发现过程中的一个步骤。数据挖掘的质量不仅取决于数据挖掘技术的有效性,同时也取决于数据预处理产生的数据的数量和质量。在从数据到知识的过程中,这些步骤通常被视为相互独立地进行。但事实上任何一个步骤的变化都会影响其他步骤,导致其他步骤不得不重新进行调整。 在本文中,上述三个步骤通过一个目标有机地结合成一个整体。这个目标就是通过学习,使得挖掘出的规律具有最优的推广能力。具体做法是,首先采用遗传算法对数据进行特征选择和提取,产生新的特征空间;然后将之作为支持向量机的输入进行回归学习;进而输入测试数据,对学习的结果进行评估,考察其泛化能力。评估的结果又返回到第一步的数据预处理,作为遗传算法的优化方向。将这种方法应用于某预报模型,取得了良好的效果。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 赵毅;周建国;梁怀涛;;基于灰色支持向量机组合模型的我国火电NO_x排放量预测[J];环境科学研究;2011年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 黄贤源;多波束测深数据质量控制方法研究[D];解放军信息工程大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 李晋;基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究[D];华南理工大学;2011年
2 朱春雷;支持向量机中核函数和参数选择研究及其应用[D];南京林业大学;2011年
3 向丽萍;电力系统暂态稳定评估中的特征选取[D];西南交通大学;2007年
4 黄彬;悬式瓷绝缘子表面等值盐密与灰密预测方法的研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 龚炯;基于SVM的高速公路交通事件检测研究[D];西南交通大学;2010年
6 李信;基于SVM的变压器油色谱故障预测与诊断[D];华北电力大学(河北);2010年
7 唐文婷;基于GA-TS混合算法的混流装配线的排产研究[D];天津理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 李治友,陈才,曹长修;一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型[J];重庆大学学报(自然科学版);2003年09期
2 李凯,郭子雪;一种基于SVM的函数模拟方法[J];微机发展;2001年03期
3 刘江华,程君实,陈佳品;支持向量机训练算法综述[J];信息与控制;2002年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈征;;一类系统的二次李雅普诺夫函数存在性的判断[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2006年04期
2 孙小军;焦建民;何俊红;;解优化问题的遗传加速信赖域搜索算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2008年03期
3 张家昕;段复建;;一种结合NCP函数的SQP滤子新算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2010年05期
4 高洪;孟舒;查为民;李玲纯;张海涛;;6-3-3并联机构物理样机结构优化[J];安徽工程大学学报;2011年03期
5 李兵方;胡水玲;;浅析多元凸函数的分析学性质[J];安康学院学报;2011年03期
6 燕峰,李世国;汽车座椅的设计与优化[J];鞍山科技大学学报;2004年05期
7 李江海,孙秦;结构型吸波材料隐身特性的优化设计算法研究[J];兵器材料科学与工程;2004年02期
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9 薛毅;求解非负限制问题的Newton型算法[J];北京工业大学学报;2002年03期
10 戈新生;可展开太阳阵的航天器姿态最优控制[J];北京机械工业学院学报;1998年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘钰;韩峰;董楠;陆希成;雷鸣;;爆炸容器安全概率的统计分析方法[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(下)[C];2011年
2 姚智颖;刘冬;;基于Kazakov线性化的迭代滤波[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 姚海祥;;基于非参数估计方法和CARA效用函数的投资组合选择[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
4 杨晓春;李小凡;张美根;;地震波非线性反演的某些数学问题[A];中国科学院地质与地球物理研究所二○○三学术论文汇编·第二卷(青藏高原)[C];2003年
5 李艳平;何渝;;应用谷峰法求解连续函数总体极值的设计与实现[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
6 潘义勇;潘平奇;;无约束优化问题的对角二阶拟牛顿法[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
7 贾朝辉;倪勤;;一个解无约束优化问题的移动渐近线算法[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
8 唐明筠;;无约束优化问题的一种信赖域牛顿解法(英文)[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
9 姚馨;倪勤;;解大规模优化问题的锥模型共轭梯度法[A];中国运筹学会第十届学术交流会论文集[C];2010年
10 梁久祯;黄德双;何新贵;;前馈网的一种梯度—牛顿结合BP算法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 刘冬雁;川西高原甘孜黄土记录的早更新世晚期以来的古气候变化[D];中国海洋大学;2009年
4 王敏;分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D];合肥工业大学;2010年
5 李方义;区间非概率多目标优化设计方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2010年
6 陈宇;电容层析成像反问题求解及图像重建算法研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
7 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
8 方东辉;最优化问题的Fenchel对偶和Lagrange对偶之研究[D];浙江大学;2010年
9 马子魁;基于拟静力学方法的球轴承动力学特性研究[D];浙江大学;2010年
10 张明明;面向量子可逆逻辑自动综合的多目标进化算法研究[D];东华大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
2 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
3 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
4 韩晓峰;高斯混合模型及在探测网络社区结构中的应用[D];山东科技大学;2010年
5 易明;地震作用下渡槽结构的动力可靠度分析[D];郑州大学;2010年
6 乔小琴;基于灰理论的土石坝安全监控综合评价模型研究[D];郑州大学;2010年
7 仝伟;一类熵型的内邻近点算法及其应用[D];郑州大学;2010年
8 刘翠;水声图像阈值分割及智能优化算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 赵娜;非线性优化问题的模式搜索法[D];大连理工大学;2010年
10 冯小明;非线性优化问题的无导数增广拉格朗日方法[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 封筠;颉斌;郝卫东;杨扬;;一种SVM分类器自动模型选择方法[J];北京科技大学学报;2006年01期
2 郭辉;王玲;刘贺平;;基于核主成分分析与最小二乘支持向量机结合处理时间序列预测问题[J];北京科技大学学报;2006年03期
3 郭辉;刘贺平;王玲;;基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘[J];北京科技大学学报;2006年08期
4 鹿卫国,戴亚平,涂序彦,高峰;适用于加权样本集处理的加权支持向量机方法[J];北京理工大学学报;2005年03期
5 童其慧;主成分分析方法在指标综合评价中的应用[J];北京理工大学学报(社会科学版);2002年01期
6 李强;吴为民;;基于负荷平衡的雷管填装流水线工序布局设计[J];爆破器材;2008年05期
7 刘方兰,张志荣,余平;多波束系统横摇、纵倾参数的校正方法[J];吉林大学学报(地球科学版);2004年04期
8 姚恩涛;季娟;张明;;两轴车辆动态称重信号分析方法研究[J];传感器技术;2005年12期
9 姚恩涛;张君;季娟;;基于EMD-RBF网络的车辆动态称重信号处理方法[J];传感器与微系统;2007年01期
10 何义斌,吴书帮,谢洪燕,赵建虎;多波束异常测深数据检测方法实践[J];测绘科学;2004年01期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴英姿;多波束测深系统地形跟踪与数据处理技术研究[D];哈尔滨工程大学;2001年
2 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
3 韩萍;SAR自动目标识别及相关技术研究[D];天津大学;2004年
4 许涛;电力系统安全稳定的智能挖掘[D];华北电力大学(北京);2004年
5 陈斌;高速公路意外事件影响下的车辆行为模型与事件检测研究[D];西南交通大学;2005年
6 徐海祥;基于支持向量机方法的图像分割与目标分类[D];华中科技大学;2005年
7 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
8 王向红;多波束条带测深系统数据后置处理技术研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
9 张小平;高分辨率多波束成像声呐关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
10 何灵敏;支持向量机集成及在遥感分类中的应用[D];浙江大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王海栋;多波束系统测深异常处理理论与方法研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 王哲;座椅装配生产线平衡优化及排产仿真研究[D];武汉理工大学;2011年
3 张文朝;基于人工神经网络的暂态稳定评估技术的研究[D];华北电力大学;2002年
4 马开银;小型化多波束条带测深系统研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
5 董西国;支持向量机在数据挖掘中的应用[D];哈尔滨工程大学;2002年
6 查鲲鹏;合成绝缘子老化试验智能测量系统的研究[D];中国电力科学研究院;2002年
7 聂良春;多波束相位差法海底TOA估计理论分析及实用性研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
8 吴少琴;多波束条带测深仪拼图技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2003年
9 董云杰;支持向量机及其在模式识别中应用的研究[D];兰州理工大学;2003年
10 林彬;基于图像处理的未燃烬碳与NOx排放量的预测及炉膛燃烧运行指导系统[D];浙江大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 周建国;李斌;梁怀涛;;基于IOWA组合模型的火电行业NO_x排放量预测研究[J];华东电力;2012年02期
2 朱环;;基于能源消费的上海NO_x排放源与减排费用效果分析[J];环境科学研究;2012年08期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 申家双;海岸带等水位线信息提取与垂直基准转换技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 白小雷;基于SCATS系统信号控制方案的设计与优化[D];北方工业大学;2011年
2 李静;基于WSN的高速公路交通流检测系统研究[D];长安大学;2011年
3 宋云海;基于表面电导的绝缘子积污在线监测系统[D];华南理工大学;2011年
4 李亦宁;电力系统暂态稳定评估结果的可视化研究[D];西南交通大学;2008年
5 朱焱;基于AdaBoost-LMBP的高速公路交通事件检测算法研究[D];西南交通大学;2012年
6 罗曼;基于核方法的胎面生产过程建模[D];武汉理工大学;2012年
7 卫庆敏;基于小波分析的金融数据频域分析[D];华东师范大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
3 萧嵘;王继成;张福炎;;支持向量机理论综述[J];计算机科学;2000年03期
4 武妍,张立明;神经网络的泛化能力与结构优化算法研究[J];计算机应用研究;2002年06期
5 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
6 魏海坤,徐嗣鑫,宋文忠;神经网络的泛化理论和泛化方法[J];自动化学报;2001年06期
7 卢增祥,李衍达;交互支持向量机学习算法及其应用[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
8 柴天佑,谢书明,杜斌,任德祥;基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报[J];中国有色金属学报;1999年04期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨旭,纪玉波,田雪;基于遗传算法的SVM参数选取[J];辽宁石油化工大学学报;2004年01期
2 桂红霞;;基于遗传算法的加权支持向量机的短期电力负荷预测[J];工业控制计算机;2010年05期
3 韦振中;黄廷磊;;基于支持向量机和遗传算法的特征选择[J];广西工学院学报;2006年02期
4 杨洁;郑宁;刘董;罗时贵;;基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化[J];计算机仿真;2008年09期
5 郭立力;赵春江;;十折交叉检验的支持向量机参数优化算法[J];计算机工程与应用;2009年08期
6 林继鹏;刘君华;;光谱分析中的支持向量机方法及其性能优化[J];光谱学与光谱分析;2006年12期
7 王凯;张永祥;李军;;遗传算法和支持向量机在机械故障诊断中的应用研究[J];机械强度;2008年03期
8 吴景龙;杨淑霞;刘承水;;基于遗传算法优化参数的支持向量机短期负荷预测方法[J];中南大学学报(自然科学版);2009年01期
9 苑敏;杨奎河;;基于支持向量机理论的多类分类算法[J];福建电脑;2007年02期
10 张汝雷;王保民;苏欣平;傅钰;;支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的应用研究[J];军事交通学院学报;2009年03期
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1 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
2 宗朝霞;汤宏胜;贺曼;葛忠学;来蔚鹏;李华;;基于遗传算法的支持向量机预测含能材料密度的研究[A];第十届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2009年
3 姜谙男;梁冰;;基于遗传支持向量机的地下工程裂隙岩体注浆量预测[A];第一届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会论文集(下册)[C];2006年
4 李占潮;陈超;周喜斌;邹小勇;;基于遗传算法和支持向量机预测蛋白质结构类[A];第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2007年
5 孙浚清;李世平;唐超;张弦;;基于GA-SVM的装备需求时间序列预测[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会(MCMI'2007)论文集(上册)[C];2007年
6 董景荣;杨秀苔;;基于支持向量机和遗传算法的R&D项目中止决策诊断[A];第九届中国管理科学学术年会论文集[C];2007年
7 张满怀;;两类基于异常的网络入侵检测方法的比较[A];2007中国科协年会——通信与信息发展高层论坛论文集[C];2007年
8 刘明贵;彭俊伟;;进化支持向量机在基桩低应变完整性检测中的应用[A];2007'湖北·武汉NDT学术年会论文集[C];2007年
9 李烨;蔡云泽;许晓鸣;;基于支持向量机集成的故障诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
10 林平;王福利;刘浏;;齿轮钢精炼过程淬透性的预报研究[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
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3 中国科技大学计算机系 邢方亮;计算智能百花齐放[N];计算机世界;2003年
4 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
5 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
6 包家庆;IDS五大发展趋势[N];网络世界;2002年
7 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
8 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
9 郭明波;来自蝙蝠的启发[N];北京科技报;2001年
10 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨实俊;可持续发展约束下小型火电厂危机管理研究[D];华北电力大学(河北);2008年
2 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
3 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
4 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年
5 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
7 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
8 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
9 梁力文;基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D];吉林大学;2009年
10 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
2 滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
3 付阳;支持向量机并行训练算法与基于遗传算法的参数优化研究[D];南昌大学;2010年
4 李治友;遗传算法和支持向量机混合方法及其应用[D];重庆大学;2003年
5 陆有忠;进化支持向量机及其在岩体边坡中的应用[D];宁夏大学;2004年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
8 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
9 孙瑾;支持向量机在个人信用评估中的应用[D];中南大学;2008年
10 周国彬;基于支持向量机的胎面胶损耗因子优化[D];华南理工大学;2011年
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