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遗传算法优化支持向量机矿产预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿产预测中已知矿点的样本数目较少的问题,该文提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机矿产预测方法。采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和径向基核函数参数,避免了参数选择不当对支持向量机预测结果的影响,从而提高矿产预测的精度。以空间建模工具ArcSDM中的卡林型金矿床数据为例进行实验。结果表明,支持向量机模型的预测准确率为89.3%,查准率为70.2%;而证据权方法的预测准确率为79.4%,查准率为50%,均小于支持向量机预测结果,说明遗传算法优化的支持向量机是一种有效的矿产预测方法。 相似文献
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设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。 相似文献
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ZHOU Yuliang LU Guihua JIN Juliang TONG Fang ZHOU Ping 《中国海洋大学学报(英文版)》2006,5(4):322-326
Precise comprehensive evaluation of flood disaster loss is significant for the prevention and mitigation of flood disasters. Here, one of the difficulties involved is how to establish a model capable of describing the complex relation between the input and output data of the system of flood disaster loss. Genetic programming (GP) solves problems by using ideas from genetic algorithm and generates computer programs automatically. In this study a new method named the evaluation of the grade of flood disaster loss (EGFD) on the basis of improved genetic programming (IGP) is presented (IGP-EGFD). The flood disaster area and the direct economic loss are taken as the evaluation indexes of flood disaster loss. Obviously that the larger the evaluation index value, the larger the corresponding value of the grade of flood disaster loss is. Consequently the IGP code is designed to make the value of the grade of flood disaster be an increasing function of the index value. The result of the application of the IGP-EGFD model to Henan Province shows that a good function expression can be obtained within a bigger searched function space; and the model is of high precision and considerable practical significance. Thus, IGP-EGFD can be widely used in automatic modeling and other evaluation systems. 相似文献
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遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例 总被引:6,自引:1,他引:5
湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。 相似文献