VI-DE:DE-Wrapper的可视化编辑调试环境

介绍了VI-DE,数据抽取工具DE-Wrapper的可视化编辑调试环境。DE-Wrapper使用扩展正则表达式(ERE)描述数据源结构,根据该ERE构造数据抽取树(DE-树),然后根据DE-树生成相应的关系数据库模式,最后抽取数据。VI-DE整合了DE-Wrapper的工作流程。该工具首先使用可视化界面支持ERE/DE-树可视化构建,然后自动检查该ERE/DE-树是否具有二义性,最后在样本数据上运行抽取算法并给出数据库结构和抽取结果,供用户进行评价,从而逐步引导用户设计出满足要求的ERE/DE-树。VI-DE已用于构建国内第1个整合的生物信息在线数据仓库系统。

基于改进斑点鬣狗优化算法的同步优化特征选择

针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择。为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化与锦标赛选择策略对斑点鬣狗优化(SHO)算法改进,以增强其局部搜索能力并提高其寻优效率与求解精度;其次,将改进后的算法用于特征选择与SVM参数调整的同步优化中;最后,在UCI数据集进行特征选择仿真实验,采取分类准确率、选择特征数、适应度值及运行时间来综合评估所提算法的优化性能。实验结果证明,改进算法的同步优化机制能够在高分类准确率下降低特征选择的数目,该算法比传统算法更适合解决封装式特征选择问题,具有良好的应用价值。