【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能的
，具体涉及一种基于几何语义的遗传规划分类方 法。
技术介绍
遗传算法是进化算法中最成熟一种算法，自Holland教授提出后，由于该算法是 一种通用算法，被人们广泛应用于工业技术中，成为现代智能计算中的一项关键技术。美国 学者Koza在遗传算法基础上，提出了遗传规划算法，通过层状树结构表示问题的特征，按 照遗传算法的思想进化，遗传规划算法较遗传算法具有更广的适用性，由于其通用性和鲁 棒性好，搜索能力强，在人工智能、结构优化设计、复杂系统分析得到广泛应用。但也存在一 系列问题，由于算法收敛过早，算法进化计算规模过大等问题。近年来，人们通过语义的方 式处理遗传规划过程中的进化策略，例如通过几何语义进化策略改善算法的性能，预测高 性能混凝土强度及生物医药的配制效果预测等方面，并取得了很好的预测效果。以上这些 算法一般都是针对回归分析中的预测问题，但对于样本的分类研宄尚未见到相关报道。另 一方面通过几何语义得出的计算公式规模呈现爆炸性的增长，Sn~2n*I(其中Sn公式规 模，I为第一代公式规模，n为进化的代数），虽然有人直接将...
【技术保护点】
一种基于几何语义的遗传规划分类方法，其特征在于：通过对训练过程和预测过程的分离，完成被测试样本的分类；所述训练过程，通过几何语义求解最优个体，并提取该最优个体的分类器公式，将最优个体的分类器公式存储在磁盘中；所述预测过程，调用训练过程中存储在磁盘中的最优个体的分类器公式，通过加载与计算恢复出分类器公式，根据分类器公式输出分类结果，进而实现对个体的分类。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：许军才，任青文，张卫东，沈振中，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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