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基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法

引用
为了减轻用户疲劳并增强算法的搜索性能,本文在变种群规模交互式遗传算法的基础上引入协同训练半监督学习方法,提出基于半监督学习的变种群规模区间适应值交互式遗传算法.根据对大规模种群的聚类结果,给出标记样本和未标记样本的获取方法;结合半监督协同学习器逼近误差的改变,提出高可信度未标记样本的选择策略;采用半监督协同学习机制训练两个径向基函数(RBF)神经网络,构造精度高泛化能力强的代理模型;在进化过程中,利用代理模型估计大种群规模进化个体适应值,并根据估计偏差更新代理模型.算法的理论分析及其在服装进化设计系统中的应用结果说明了算法的有效性.

交互式遗传算法、区间适应值、半监督学习、代理模型、变种群规模

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TP273(自动化技术及设备)

国家自然科学基金资助项目60775044;教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET-07-0802;江苏省自然科学基金资助项目Bk2010186;江苏省博士后基金资助项目1001019C

2011-12-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

610-618

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控制理论与应用

1000-8152

44-1240/TP

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2011,28(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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