基于多目标优化的超盒粒计算分类算法

• 作者: 刘宏兵 柳春华
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒计算 多目标优化 超盒粒 Pareto前端
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 127-130
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 5207字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2014.01.033

摘要

粒的数量和分类错误率是粒计算互相冲突的两个目标，同时最小化这两个目标是不可能的。针对此，构造了多目标优化问题，分别建立分类超盒粒数量和训练错误率两个目标，通过多目标演化算法对该多目标优化问题进行求解，从而产生一系列分类超盒粒集。随机产生初始种群，多目标演化算法通过利用演化操作和反复迭代的方法，得到供用户选取不同性能的解集。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏兵	信阳师范学院计算机与信息技术学院	45	148	7.0	10.0
2	柳春华	信阳师范学院计算机与信息技术学院	16	51	4.0	6.0