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《电子科技大学》 2012年
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基于遗传算法优化的中文分词研究

何嘉  
【摘要】:遗传算法是智能优化算法之一,它具有搜索速度快、通用性好以及全局搜索能力强等优点,但存在局部搜索能力差的不足,容易出现把局部最优解误认为全局最优解的“早熟问题”。单一算法在解决实际问题中暴露出各种各样的问题,所以不少学者提出了结合两种算法或者多种算法的混合算法思想,以求扬长避短。本文主要研究遗传算法(GA)分别与粒子群优化算法(PSO)和生物免疫机制相结合的新算法并把新算法应用到中文分词的歧义处理方面,主要研究成果及创新如下: 1、在遗传算法的基础上,针对粒子群算法容易陷入局部极值的缺点,提出了新的基于遗传思想改进的粒子群优化算法(GA-PSO)。该算法在PSO迭代中对粒子可能陷入局部极值的情况进行判断,以便引入GA算子,对陷入局部极值的粒子进行交叉和变异操作,帮助其能尽快地跳出局部最优而进行全局寻优。 将新的GA-PSO算法作为学习算法对BP神经网络进行训练。通过实验证明新算法训练的神经网络在处理异或分类问题时较基于经典的PSO算法训练的神经网络具有求解精度高、迭代次数少、运行时间短等优点。 此外,基于新的GA-PSO的BP算法能避免经典的BP算法容易陷入局部极值、学习时间长、收敛速度慢等问题,又比基于粒子群的BP算法收敛速度快、搜索时间短且更不易陷入局部极值。最后将新算法通过应用到中文分词领域的歧义处理部分,对算法的有效性进行了验证。 2、在经典PSO算法的基础上,针对仍然可能存在的粒子数的增加将加大算法的计算复杂度,而减弱粒子对全局最优点的追逐又使算法不易收敛的不足,提出了基于模糊C-均值聚类算法(FCM)的粒子群优化算法(FPSO)。该算法在迭代过程中先由FCM算法把粒子群分成多个子群体,然后子群中的粒子据其个体极值及子群中的最优粒子更新其速度和位置值。当PSO算法实施过程中遇到陷入局部极值的情况再按带有判断功能的GA-PSO算法进行处理。 FPSO算法通过对粒子群的模糊聚类,充分交换了粒子间的信息,还在迭代寻优过程中利用更多粒子包含的信息,大大加强了算法的全局收敛性。通过实验和应用到中文分词的歧义处理中验证了该算法可以明显地减少迭代次数,收敛精度也得到了很大的提高,与传统的BP算法相比,其泛化性能也更优越。 3、在基本遗传算法的基础上,针对免疫机制进行了研究,主要对象是基于疫苗接种的免疫遗传算法(IGA),研究如何对疫苗进行合理的提取和适时的接种。本文提出了一种新的疫苗提取算法,使用模糊聚类算法来提取优秀抗体的相似基因作为疫苗,在疫苗接种过程中采用的免疫选择机制,这就保证了抗体群不因接种疫苗而发生退化。然后,在抗体群更新过程采用聚类选择算法,在优秀抗体得到保留的前提下,使得抗体群中各抗体间的差异也尽可能地大,以避免算法早熟收敛。 针对BP神经网络的训练,设计了一种新的精英抗体培养策略,将适应度高、相互差异大的抗体定义为精英抗体。改进的免疫遗传算法在每次迭代后期使用该策略提取精英,对精英采用最速下降法进行强化训练,使其向极值点更靠近一步。最后在分析了进化神经网络及神经网络分词法优势的基础上,将改进的免疫遗传算法应用到了基于神经网络的中文分词模型中对歧义进行处理。
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