基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法

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1、分类号：密级ＵＤＣ：１０巧单位代巧１＠乂是洛ｆ乂掌全日制学术型硕±研究生学位论文基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法张娜娜指导教师邓安生教授申请学位类别工学硕±学科巧业）名称计算机科学与技术学位授予单位大连海事大学２０１６年３月分类号密级ＵＤＣ１１单位代码０１５大连海事大学硕古学位论文基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法张娜娜指导教师邓安生职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕±学科与专业计算机科学与技术论

2、文完成日期２０１６年１月论文答辩日期２０化年３月答辩委员会主席Ｅｖｏｌｕ村ｏｎａｒｙＥｘｔｒｅｍｅＬｅａｒｎｉｎｇＭａｃｈｉｎｅＢａｓｅｄＦｅａｔｕｒｅＷｅｉｇｈｅｄＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒＣｌａｓｓ姐ｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ乂化ｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄ化ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＩｎａｒ村ａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｐｑｇＭａ＊ｓ化ｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｉｉｎｇｂｙＺｈａｎＮａｎａｇ

3、（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）ＴｈｅｓｉｓＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ；ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＤｅｎｇＡｎｓｈｅｎｇＭａｒｃｈ２０１６大连海事大学学位论文原创性声明巧使用授权说明原创性声明：立进行研巧工作所取得的成果本人郑重声明本论文是在导师的指导下，独，＂＂撰写成硕±学位论文基于进化极限学习机的特征加权近邻分类算法。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本

4、人承担。学位论文作者签名：＾领艮踊ｇ学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，目Ｐ：大连海事大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进巧检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文－。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕上学位论文全文数据库》（中国学术期刊（光盘版）电子杂志社）、《中国学位论文全文数据巧》（中国科学技术信息研巧所）等数据库中，并Ｗ电子出版物形

5、式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密□在年解密后适用本授权书。＂＂不保密１？＾（请在＾上方框内打７）：论文作者签名辦娜捆Ｐ导师签名：［吏重日期！２０／６年３月：日中文摘要摘要一种处理不完备传统的粗糖集理论是、不完整数据的智能计算方法。传统的一种重要的处理不精确模糊集理论也是，不确定信息的数学工具。模糊粗蹈集是模糊集理论和粗糖集理论的有机结合体。模糊粗趟集可Ｗ灵活的处理模糊或者不。精确的连续实值数据传统的神经网络学习算法可用来数据分类，但是需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容

6、易在没这到全局最优解之前，产生局部最一优解。为了解决这些问题，学者提出了种新的单隐层前馈神经网络学习算法，即极限学习机算法。其主要思想是，它可Ｗ随机初始化输入权重和偏置，与传统的学习算法相比，，更易解决局，极限学习机训练速度更快具有更好的泛化性能部最小值和过拟合等问题。，。在分类任务中特征的重要程度起着关键性的作用但是在实际的应用中，不相关的特征存在，分类器的性能不可避免会产生下降。为了解决上述这些问题，本文提出了一个应用比较广泛的持征加权框架，并将该框架成功地运用于Ｈ种不同的近邻分类算法中来实现数据的分类。这Ｈ种不同的算法分别为：基于进化极

7、限学习机的加权近邻分类算法、基于进化极限学习机的特征加权近邻等价分类算法和基于进化极限学习机的加权模糊粗繼近邻分类算法。该论文提出的Ｓ种分类算法的相同点是使用基于进化极限学习机的特征加权框架，Ｓ者的不同点是将特征加权分别应用于Ｈ种不同的近邻算法中。基于进化极限学习机的加权近邻分类算法是将特征加权应用到Ｋ近邻分类算法中，实验证明了新的分类算法比较成功地提高了分类器的性能。基于进化极限学习机的加权近邻等价分类算法是将特征Ｋ近邻等价分类算法中一加权应用，实验进步表明了新提出的算法有较