A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

提高消防经费使用效益之管见

当前,我国消防经费的规模随着消防事业的迅速发展正日益扩大。如何加强消防经费的管理,实现有限的经费效益最大化,确保消防部队的发展和建设显得尤为重要。通过分析现阶段消防经费管理和使用中存在的一些普遍问题,就提高消防部队经费使用效益问题,谈了几点意见。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

仿生机器鱼运动学参数优化选择的试验方法研究

建立了仿生机器鱼在一维稳态游动时的运动学数学模型;运用遗传算法对该模型中的运动学参数如何进行优化选择和组合进行了试验研究,并提出了试验的模型和方法.该模型对于开展包括鱼雷在内的无人水下航行体的推进技术研究有较大的参考意义.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

基于演化母板的EHW平台上电路的演化生成

提出一个基于演化母板的新型演化平台,介绍了它的系统结构及工作原理。进而,以一位全加器为例,详细阐述了在基于演化母板的EHW平台上,利用遗传算法演化生成一个具体电路的方法及实现效果。     

基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念,将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度。把这一等效线路长度结合到蚁群算法中,能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线的影响,并能科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助。     

基于鲁棒性分析的ELECTRE-III参数推断方法

鉴于鲁棒性分析近几年被期望成为解决多属性决策中信息不完备的有效工具,提出了一种基于经典规划的鲁棒性分析框架。就ELECTRE-Ⅲ的参数给出了不完全信息条件下的鲁棒性判别条件和鲁棒性设计步骤。分析计算结果表明这种方法是实用有效的,为ELECTRE-Ⅲ和其他经典多属性决策方法参数的设置提供了新的思路,同时对其他多属性决策方法也有适用性。     

兵力展开问题研究

如何将基地的兵力以最短时间展开到多个阵地中,是运输问题中的一种。为解决此问题对著名的兵力展开问题进行了研究。建立了兵力展开问题的数学模型,此模型是一个混合整数规划模型。提出了一种求解方法,该方法可解决类似的混合整数规划问题。最后给出了一个实例。