基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法

针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度.

一种量子磷虾群融合算法及其应用

针对磷虾群算法和量子进化算法的缺陷,提出了一种量子磷虾群融合算法(quantum krill herd fusion algorithm,QKH)。该算法通过采用双链实数编码量子磷虾位置,加快收敛速度,避免量子观测的随机性和复杂性;通过利用动态调整的量子磷虾群旋转门更新磷虾位置,提升收敛精度,提高量子旋转相位的确定效率;通过改进的量子全干扰交叉策略,避免算法陷入局部最优,提升优化效率。通过经典测试函数验证了所提算法的优势。建立了QKH-BPNN空调负荷预测模型,仿真结果表明:该模型具有更好的准确性和稳定性。