控制与决策

作者：王凯光,高岳,刘航宇,周敏

单位：北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021;北方民族大学 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室，银川 750021,,北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021;北方民族大学 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室，银川 750021,,北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021,,北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021,

关键词：不确定数据;广义罚函数;可行性准则;DE-GPFFC算法;UCI数据

基金：北方民族大学重大科研专项项目(ZDZX201901)；国家自然科学基金项目(11961001,61561001)；北方民族大学研究生创新项目(YCX19120)；宁夏高等教育一流学科建设项目(NXYLXK2017B09).

针对不确定数据集成效率低的问题,构造基于区域分割的广义罚函数可行性准则,分析了分割搜索区域的迭代点特征和可行性准则的性质与优势,据此提出一种基于广义罚函数可行性准则改进的DE算法(DE-GPFFC算法).机器学习数据集UCI中不确定数据集的数值结果显示:不确定数据集中最优可行点趋向概率0.5分布,其他数据点趋向概率0,1分布,其中趋向于概率0.5分布的数据点位于可行域int(D)$,其他数据点位于非可行域out(D)$.DE-GPFFC算法使得不确定数据集在可行域边界Round(D)$进行跨区域搜索,有效提高了不确定数据分类集成效率.

来源：2021年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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