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近年来运用进化算法（EAs）解决多目标优化问题（Multi-objectiveOptimizationProblemsMOPs）引起了各国学者们的关注。作为一种基于种群的优化方法，EAs提供了一种在一
一种改进的选择性贝叶斯分类器，仝瑶瑶，，选择性贝叶斯分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性提高分类准确率。针对高维数据，在类别最大相关和属性最小冗余的特征选
论文《一种新的分层聚类算法研究》，和大家分享～～～～～～
聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标，准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性，引入了新的紧密度度量指标Di（U；c），在此基础上提出了一个旨在
从优化算法应该具有的共性出发，提出一种全新的算法——学习算法（LA）。该算法记录历史最优解和当前最优解这两组关键历史信息，然后让当前解向这两种最优解聚集（即学习的过程）；同时为了不放弃其他区域的搜索，
对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借
当输入维数高时神经网络结构复杂、体系庞大，导致其收敛速度慢。为克服这个缺点，提出了基于决策规则的神经网络,利用粗糙集理论从数据样本中获取最简的决策规则，按决策规则语义构建一种不完全连接的神经网络。根据
基于支持向量机核函数的条件，将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进，给出一种新的支持向量机核函数，并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型，该回归模型的参数被减少，且仿真实
提出了一种基于核的模糊多球分类算法,该算法在训练阶段为每一个模式类构造多个最小球覆盖其所有的训练样本,并且在识别阶段算法利用一个模糊隶属函数来归类测试样本。此外,在提出的分类算法的基础上,还给出了它的
针对高速网络应用对基于范围查找的分组分类算法的要求以及高性能并行计算环境的特点,提出了一种高速多维分组分类算法——PRSMC（基于范围搜索的并行多维分类）算法。该算法具有较快的搜索速度和较强的并行性,
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