差分进化算法的置信规则库参数优化
作者:
张勤莉
[1]
胡蓉
[1]
周志杰
[2]
钱斌
[1]
关键词:
置信规则库
差分进化算法
参数优化
局部搜索
摘要：
在当前对置信规则库(BRB)的研究中,前提属性、输出置信度和规则库大小等参数都由专家给出,会使BRB参数受专家知识的局限而不准确,提出了一种基于改进的差分进化算法(IDE)的对置信规则库的参数进行优化的方法.在IDE中,自适应选择变异策略来提高执行效率,且在变异部分加入扰动,并加入了局部搜索来平衡差分进化全局与局部搜索的能力.最后,使用中国某烟厂采取的水松纸透气度检测数据进行了实验验证.实验结果表明,所提出的方法对BRB的优化是有效的.
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