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文檔簡介
1、近些年來,細胞自動機作為一個建模工具,由于本身豐富的特性,得到了研究者的廣泛關(guān)注,而細胞自動機在模式分類領(lǐng)域的應(yīng)用是一個新的研究方向。基于細胞自動機的分類算法的一個研究方向是采用多吸引子細胞自動機(MACA)設(shè)計分類算法,代表性的算法是基于遺傳算法的細胞自動機二分類算法(GA-CA),但是該算法還存在一些不足:該算法是針對二類問題設(shè)計的,對于多類問題并不適合:由于多吸引子細胞自動機本身構(gòu)造過程的特點,在算法中,遺傳算法的交叉和變異操作的
2、方式使收斂速度減慢；由于該算法對模式空間的分割是均勻的,對在模式空間分布不均勻的分類問題,該算法的識別率比較低。
本文對算法GA-CA改進,研究了基于遺傳算法的細胞自動機的多分類算法(GAM-CA),該算法是對GA-CA的推廣,能夠用來解決多分類問題。本文對算法GA-CA改進,研究了基于改進粒子群算法的細胞自動機分類算法(IPSOM-CA),實驗表明該算法更加適合多吸引子細胞自動機的構(gòu)造過程,提升了收斂速度上。提出了基于改
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