發(fā)布時(shí)間：2020-04-17 18:21

【摘要】：分類是機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題之一。對(duì)有監(jiān)督分類任務(wù),分類器從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)知識(shí),并調(diào)整自己的行為來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的分類表現(xiàn)。許多經(jīng)典的方法被提出用于解決分類問(wèn)題,例如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類器、決策樹(shù)等。在這些方法中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑借其易于構(gòu)建和優(yōu)異的近似能力,被廣泛的應(yīng)用于分類任務(wù)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類過(guò)程可以從幾何角度被解釋。在分類過(guò)程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將待分類樣本從原始的數(shù)據(jù)空間映射到一個(gè)新的空間,其被稱為分區(qū)空間。在分區(qū)空間中,每個(gè)類別分別被表示為空間中一個(gè)特定的點(diǎn),稱之為質(zhì)心。待分類樣本被標(biāo)記為距離其最近的質(zhì)心所代表的類別。然而,質(zhì)心固定的問(wèn)題,即質(zhì)心的位置,標(biāo)簽和數(shù)目在訓(xùn)練之前就被固定,限制了訓(xùn)練過(guò)程中可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范圍。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該被認(rèn)為是成功的,只要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能將樣本映射到正確的類別上,即使該類別對(duì)應(yīng)的質(zhì)心位于分區(qū)空間中任意的位置。浮動(dòng)質(zhì)心法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出有效的解決了固定質(zhì)心的問(wèn)題。在這種方法中,代表每個(gè)類別的質(zhì)心是根據(jù)數(shù)據(jù)的分布自動(dòng)產(chǎn)生的。盡管浮動(dòng)質(zhì)心法有效地提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的表現(xiàn),但是硬邊界的問(wèn)題依然限制著其性能的進(jìn)一步提升。硬邊界問(wèn)題是指在訓(xùn)練過(guò)程中,分區(qū)空間中的決策邊界被清楚地描述導(dǎo)致即使是噪聲點(diǎn)和邊界點(diǎn)也必須被強(qiáng)制的標(biāo)記為唯一的類別。邊界點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的誤分類會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程出現(xiàn)震蕩,并且降低發(fā)現(xiàn)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概率。為解決硬邊界問(wèn)題,本文嘗試使用模糊理論來(lái)幫助浮動(dòng)質(zhì)心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生柔性邊界。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了一種可產(chǎn)生柔性邊界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器:Fuzzy Floating Centroid Method(FFCM),即模糊浮動(dòng)質(zhì)心法。該方法糅合了浮動(dòng)質(zhì)心的概念和模糊策略來(lái)產(chǎn)生柔性決策邊界,這增加了在訓(xùn)練過(guò)程中發(fā)現(xiàn)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可能性。此外,一種類權(quán)重策略被引入模糊浮動(dòng)質(zhì)心法中,來(lái)幫助其提升在非平衡數(shù)據(jù)問(wèn)題上的表現(xiàn)。(2)模糊浮動(dòng)質(zhì)心法被用于估測(cè)水泥的抗壓強(qiáng)度等級(jí)。由于相同配置的非同一個(gè)水泥試件,或同一水泥試件的不同位置會(huì)展現(xiàn)出不同一的抗壓強(qiáng)度。因此采集的水泥數(shù)據(jù)會(huì)存在大量的噪聲點(diǎn)和邊界點(diǎn)。FFCM對(duì)數(shù)據(jù)中噪聲點(diǎn)和邊界點(diǎn)有較高的魯棒性,所以我們將其應(yīng)用到水泥強(qiáng)度等級(jí)估測(cè)以檢測(cè)其有效性。(3)提出一種動(dòng)態(tài)多層粒子群優(yōu)化算法,Dynamic Multilayer Particle Swarm Optimization(DMLPSO),來(lái)優(yōu)化浮動(dòng)質(zhì)心法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化可以被視為一個(gè)多峰優(yōu)化問(wèn)題,DMLPSO使用動(dòng)態(tài)重組策略和多層搜索策略來(lái)獲得優(yōu)異的搜索多峰問(wèn)題的解空間的能力,以DMLPSO作為優(yōu)化方法用來(lái)獲得符合期望的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【圖文】：

圖 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類過(guò)程（概率解釋） )是含有 n 個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集，其中 = ( 個(gè)樣本。圖 2.1 從概率論的角度展示了一個(gè)三層感知 = 表示輸入層神經(jīng)元與隱藏層示輸入層第 i 個(gè)神經(jīng)元與隱藏層第 d 個(gè)神經(jīng)元之間 表示隱藏層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的連接元與輸出層第 c 個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重； H =

其中 表示第i個(gè)隱層神經(jīng)元的偏置；O = 表示輸出層神經(jīng)元的偏置，其中 boi表示第 i 個(gè)輸出層神經(jīng)元的偏置。另, (π)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，在分類過(guò)程中，數(shù)據(jù)集 X 被輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出數(shù)據(jù)集 X 中每個(gè)樣本屬于各個(gè)類別的概率，該過(guò)程被表述在公式 (2.1)中：P = ( π ( π ′) ′)= = (2.1)其中 ′= | ¤ ¨( ) ′= | ¤ ¨( ) 另， = ( ) 表示樣本集 X 中第 n 個(gè)樣本屬于 c 個(gè)類別的可能性，，通常最高概率對(duì)應(yīng)的類別被認(rèn)為是樣本所屬的類別。
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：2631158