提高基因表达式编程发现知识效率的回溯策略

传统基因表达式编程(GEP)编码简单,适应性强,但可能陷入局部最优的“早熟”陷阱.因此,作者借鉴生物界的“返祖现象”,提出了基于回溯的基因表达式编程方法.主要工作包括:(1)在传统GEP算法中引入回溯机制,提出基于回溯策略的GEP算法GEPBS(GEP withBacktracking Strategy);(2)提出回溯检查点概念,设计等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程;(3)扩充基于回溯的GEP算法,设计了退化因子(RF),提出了按比例回溯策略GEPPBS(GEP with Proportional Backtracking Strategy);(4)通过两个实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的适应度最大提高了49.2%,成功率最高提高了4倍.

基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法

用传统基因表达式编程 (GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰 ,导致结果失真 为此做了如下探索 :①借鉴生物具有的“趋利避害”天性 ,提出了GEP的“弱适应模型” ,以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系 ;②提出新概念“带内集”、“带外集”并用于划分训练数据集 ;③设计了在弱适应模型下基于相对误差计算适应度的算法RE FA ;④用详尽的实验验证了REFA的有效性 ,当测量数据的噪声率为 3 33%时 ,与传统方法相比 ,REFA方法的成功率提高了 3倍 ,产生结果的平均相对误差从 7 899%降低到 2 32 0 %

基于基因表达式编程的知识发现的三项新技术——转基因,重叠基因表达和回溯进化

介绍了在研发基于基因表达式编程(GEP)的知识发现的三项新技术,包括:(a)转基因技术,通过注入转基因,引导进化方向,控制知识发现过程;(b)重叠基因表达,借鉴生物基因片段重叠表达,引入重叠基因概念,节约了表达空间;(c)回溯进化,借鉴生物“返祖现象”,引入回溯检查点概念和可回溯GEP算法、设计了等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程。实验表明,三项技术在一定的场合下分别提高了知识发现的性能1至2个数量级。

基于最优投影和动态阈值的最近邻搜索算法

作者在前人工作成果的基础上,提出并实现了一种基于最优投影和动态阈值调整的最近邻搜索算法DTA(Dynamic Threshold Algorithm);证明了最优投影线定理和投影邻域定理;并分析了DTA算法与SNN算法相比在算法性能上的优势.实验结果表明,当数据规模增大时,DTA算法的运行时间增加相对缓慢,在大规模数据集上DTA算法的运行时间可达传统算法的10%以下;DTA算法对阈值的变化不敏感,能适应不同分布的数据集合.

正态分布下基于隐Markov模型的多声道MIDI音乐检索

音乐查询是信息检索领域的一个研究热点.分析了现有方法应用范围局限性和低效率的原因,讨论了用户哼唱和多声道MIDI特征序列的表达方法,提出新的基于内容的多声道MI-DI检索模型HMRM(Homophonic MIDI Retrieval Model).新模型将多声道音乐表达成一个隐Markov模型,计算哼唱对象与库中对象的相似度并排序返回查询结果.实验表明,对于不同哼唱水平的用户,HMRM的识别率平均能达到73.3%,具有较高的查准率.