本文選題：隨機(jī)森林　切入點(diǎn)：支持向量機(jī)　出處：《吉林大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：當(dāng)前,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、環(huán)境等各個(gè)領(lǐng)域。特別在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,由于農(nóng)業(yè)信息化和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的推廣和實(shí)施,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不斷迅速增長并大量積累,這大大增加了對信息技術(shù)的需求,尤其對機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的需求更加顯著。然而,由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題的復(fù)雜性,對決策問題直接采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法往往達(dá)不到理想的效果,因此如何構(gòu)造最優(yōu)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)業(yè)智能決策方法是當(dāng)前亟待解決的問題。本文重點(diǎn)研究利用群智能優(yōu)化技術(shù)對現(xiàn)有若干機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)業(yè)智能決策新方法,進(jìn)而將這些新方法用于解決實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題。我們首先對隨機(jī)森林、多目標(biāo)聚類、支持向量機(jī)和核極限學(xué)習(xí)機(jī)等方法在計(jì)算精度、適用性和穩(wěn)定性方面存在的問題進(jìn)行了探討,提出了三維混沌果蠅優(yōu)化技術(shù)、改進(jìn)粒子群優(yōu)化技術(shù)、改進(jìn)灰狼優(yōu)化技術(shù)和多種群灰狼優(yōu)化技術(shù),然后分別對上述機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而提出三維混沌果蠅優(yōu)化的隨機(jī)森林預(yù)測模型、改進(jìn)粒子群的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化診斷模型、改進(jìn)灰狼優(yōu)化的支持向量機(jī)診斷模型、多種群灰狼智能演化核極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測模型,分別用于水稻的蟲害預(yù)測、病害診斷、缺素診斷和產(chǎn)量預(yù)測,較好地解決了水稻生產(chǎn)決策難題。具體說明如下:(1)針對隨機(jī)森林模型預(yù)測過程受其參數(shù)影響的問題,提出一種三維混沌果蠅優(yōu)化的隨機(jī)森林預(yù)測模型。首先,將原始果蠅優(yōu)化算法從二維搜索空間擴(kuò)展到三維空間,同時(shí)引入混沌理論對種群進(jìn)行初始化操作,避免陷入局部最優(yōu),提出一種改進(jìn)的三維混沌果蠅優(yōu)化算法。選取多個(gè)測試函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法與原始的果蠅優(yōu)化、粒子群優(yōu)化等群智能算法進(jìn)行對比,不僅解的質(zhì)量更好,在收斂速度方面也更快。然后,我們將該算法引入到隨機(jī)森林模型中,利用三維混沌果蠅優(yōu)化算法對隨機(jī)森林進(jìn)行訓(xùn)練,從而建立最優(yōu)的計(jì)算模型。最后,將該方法在水稻蟲害數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試,并與其它算法進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有更好的預(yù)測精度,能更有效的實(shí)現(xiàn)水稻蟲害的預(yù)測。(2)針對機(jī)器學(xué)習(xí)方法在單目標(biāo)粒子群優(yōu)化中解的局限性問題,提出一種改進(jìn)粒子群的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化診斷模型。首先,對原始粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),包括環(huán)境變化因子、慣性因子和變異因子的改進(jìn)。然后,將該方法與動(dòng)態(tài)多目標(biāo)技術(shù)結(jié)合,選取兩個(gè)聚類方法作為目標(biāo)函數(shù),采用背景差分法設(shè)計(jì)環(huán)境變化因子及規(guī)則,建立了改進(jìn)粒子群的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化診斷模型,從而實(shí)現(xiàn)圖像識別算法的優(yōu)化。最后,對預(yù)處理的水稻病害圖片進(jìn)行特征提取后,應(yīng)用該模型對病害特征集測試,并與其他方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型可獲得數(shù)量多、質(zhì)量高且分布均勻的帕累托(Pareto)解集,較之單目標(biāo)方法有更高的病害識別精度。(3)針對支持向量機(jī)的模型選擇問題,提出一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法的支持向量機(jī)診斷模型。首先,在灰狼優(yōu)化中引入新的種群初始化機(jī)制,為灰狼優(yōu)化生成更合適的種群位置,使之避免陷入局部最優(yōu),獲得更好的解,并提高算法的收斂速度。在多個(gè)單峰和多峰函數(shù)上對該算法進(jìn)行了測試,結(jié)果表明,改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法在解的質(zhì)量及收斂速度上都優(yōu)于已有的灰狼優(yōu)化算法。然后,我們將該策略引入到支持向量機(jī)中,對該模型中的懲罰因子和核寬進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇和調(diào)整,從而得到最優(yōu)識別模型。最后,利用該模型對水稻缺素情況進(jìn)行診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型識別準(zhǔn)確率超過95%,識別精度優(yōu)于基于原始灰狼優(yōu)化的支持向量機(jī)方法、基于網(wǎng)格搜索的支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,實(shí)現(xiàn)了水稻缺素問題的精準(zhǔn)決策。(4)針對核極限學(xué)習(xí)機(jī)在預(yù)測問題中受關(guān)鍵參數(shù)影響的問題,提出一種利用多種群灰狼智能演化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測模型。首先,充分利用多種群智能演化方法的優(yōu)勢,將灰狼算法的種群和搜索空間同步多元化,并采用精英機(jī)制在多個(gè)種群中進(jìn)行信息共享,從而獲得全局最優(yōu)解。然后,我們將該策略引入核極限學(xué)習(xí)機(jī)中,對該模型中的懲罰系數(shù)和高斯核寬進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,從而建立最優(yōu)的預(yù)測模型。最后,對水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于原始灰狼優(yōu)化的核極限學(xué)習(xí)機(jī)、支持向量機(jī)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對比,該模型不僅提高了水稻產(chǎn)量的預(yù)測準(zhǔn)確率,還獲得了更穩(wěn)定的預(yù)測結(jié)果。這意味著本文提出的水稻產(chǎn)量預(yù)測模型能夠較好的對糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,可作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中一種重要的輔助決策工具。
[Abstract]:At present, machine learning techniques have been widely used in industry, agriculture, transportation, environment and other fields. Especially in the field of agricultural production, the promotion and implementation of agricultural informatization and agriculture, agricultural production data continues to grow rapidly and accumulated, which greatly increased the demand for information technology, especially the technology of machine learning needs more significant. However, due to the complexity of agricultural production problems, learning methods often fail to achieve the desired result directly using the traditional machine of decision problem, so how to construct the optimal agricultural intelligent decision method of machine learning based on the current problems to be solved. This paper focuses on the use of existing swarm optimization several machine learning techniques the improved intelligent technology, a new method for construction of machine learning technique for agricultural intelligent decision based on, and then the new method is used to solve the actual agricultural production. The problem. We first of random forest, multi-objective clustering, SVM and kernel extreme learning machine and other methods in calculation accuracy, discussed the applicability and stability of the existing problems, puts forward a three-dimensional chaotic Drosophila optimization technology, improved particle swarm optimization technology, improved optimization technology and multi group wolf wolf optimization technology. Then the machine learning method is improved, and then puts forward the three-dimensional chaotic random forest fruit fly optimization prediction model, improved particle swarm optimization for dynamic multi-objective optimization diagnosis model, improved gray wolf optimized support vector machine multi swarm intelligent diagnosis model, the gray wolf evolution kernel extreme learning machine model, respectively for rice pest forecast, disease the diagnosis, diagnosis and prediction of lack of hormone production, solved the rice production decision problem. Details are as follows: (1) the prediction process for random forest model The influence of parameters, this paper proposes a random forest 3D chaotic Drosophila optimization prediction model. Firstly, the original fruit fly optimization algorithm from two-dimensional search space is extended to three-dimensional space, while the introduction of chaos theory for initialization of population, avoid the local optimum, this paper proposes an improved chaotic optimization algorithm. Selection of Drosophila melanogaster a plurality of test function simulation, the experimental results show that the proposed method with the original fruit fly optimization, particle swarm optimization and swarm intelligence algorithm are compared, not only better quality solutions, in terms of the rate of convergence is also faster. Then, we apply the algorithm to the random forest model, using three-dimensional chaotic optimization algorithm of Drosophila the training of random forest, so as to establish the optimal model. Finally, the method is tested in the data set on the rice pests, and compared with other algorithms. The experimental results show that the prediction accuracy of the model is better, can realize the prediction of rice pests effectively. (2) aiming at the limitations of machine learning method in single objective particle swarm optimization solutions, this paper proposes an improved model for dynamic multi objective particle swarm optimization diagnosis. First, the original particle swarm optimization algorithm improved, including environmental factors, improvement of inertia factor and variation factors. Then, combining the method of multi-objective and dynamic technology, selects two clustering method as the objective function, the background difference change factor and rule design environment, established the modified particle swarm dynamic multi-objective optimization model of diagnosis, in order to achieve optimization of image recognition algorithm. Finally, the feature extraction of image pretreatment of rice diseases, to test the characteristics of the disease in the application of the model, and other methods were compared. The experimental results table Ming, the model can be obtained in quantity, high quality and uniform distribution of Pareto (Pareto) solution set, the single target method compared with disease identification more precise. (3) for the problem of selecting support vector machine model, put forward a kind of improved support vector machine algorithm fault diagnosis gray model. First of all, the introduction of the new mechanism in the gray wolf population initialization optimization, more suitable for the generation of population location wolf optimization, so as to avoid falling into a local optimum, get a better solution, and improve the convergence speed. In a number of unimodal and multimodal functions of the algorithm were tested, the results show that the improved gray optimization algorithm a optimization algorithm is superior in both quality and convergence of the solution existing. Then, we will the strategy into support vector machine, dynamic adjustment and the choice of the model of the penalty factor and kernel width, from the optimal recognition mode Type. Finally, using the model of rice nutrient deficiency for diagnosis. The experimental results show that the model recognition accuracy rate is more than 95%, the recognition accuracy is better than the original method of support vector machine optimization based on gray grid search, neural network and support vector machine method based on rice nutrient deficiency problems to achieve accurate decision-making. (4) according to the kernel extreme learning machine by the key parameter in the prediction of the problem, put forward a prediction model of evolution kernel extreme learning machine using a variety of swarm intelligent wolves. First, make full use of the advantages of swarm intelligence evolution method, gray wolf population algorithm and search space synchronization and diversification, information sharing mechanism with the elite in multiple populations, so as to obtain the global optimal solution. Then, we will introduce the strategy of kernel extreme learning machine, the model of penalty coefficient and width of Gauss kernel in dynamic adjustment Thus, the optimal prediction model is established. Finally, test the rice yield data, the experimental results show that machine learning and Optimization Based on the original wolf nuclear limit, compared to support vector machine and neural network method, this model not only improves the prediction accuracy rate of rice yield, but also prediction results more stable. This means that the proposed rice yield prediction model can better predict the grain yield, agricultural production can be used as an important auxiliary decision-making tool.

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP181

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本文編號：1571416