基于演化算法的序回歸技術(shù)研究

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1、胃奪綺達(dá)４朵＊賽嗎ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＳｃｉｅ打ｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＧｈｉ打ａｙ碩±學(xué)位論文、基于讀化算法的序巧切技術(shù)研堯論文題目么玉＿奇作者姓名．■計(jì)專機(jī)應(yīng)用化術(shù)學(xué)利■專業(yè)屢巧教援導(dǎo)師姓名—二〇六■年五月完成時(shí)間奪固?！度舳浯筚悾?，碩ｄ：學(xué)位論文參基于演化算法的序回歸揉術(shù)研究作者姓名：伍玉舟學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)師姓名：唐巧教授—完成時(shí)間：二０六年五月Ｕｎｉｖｅ巧ｉｔｙｏｆＳｃｉｅ

2、ｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ＇ｉＡ？ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｓｔｅｆｓｄｅ巧ｅｇ幽巧ＯｒｄｉｎａｌＲｅｒｅｓｓｉｏｎＴｅｃｈｎｉｕｅｓｇｑＢａｓｅｄｏｎＥｖｏｌｕ村ｏｎａｒＡｌｏｒｉｔｈｍｓｙｇＡｕｔｈｏｒ：ＹｕｚｈｏｕＷｕＳｅｃｉａｌｉｔ：ＣｏｍｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏａｎｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｓｐｙｐｇｙｐｐＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＫｅＴａｎｇＦｉｎｉｓｈｅｄＴｉｍｅ：Ｍａ２０１

3、６ｙ，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。除已特別加Ｌａ標(biāo)注和致謝的地方外，論義中不包含任何他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果一同工作的同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明。與我確的說明。－ｉ４：作者簽名枝：Ｌ種簽字日期：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明一作為申請(qǐng)學(xué)位的條件之，學(xué)位論文著作權(quán)擁有者授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán)目：，Ｐ學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)＾《送交論文

4、的復(fù)印件和電子版１，允許論文被查閱和借閱，可乂時(shí)學(xué)位論文編入中》國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫等有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可１＾＾＞采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人提交的電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相—致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。ｎＩＺ＾公開□保密年？：作者簽名怔支符導(dǎo)師簽名：初簽字日期：簽字日期：摘要摘要一，數(shù)據(jù)的類別之間存在種自然的序關(guān)系，在很多實(shí)際應(yīng)用中。例如我們用一？１５星去評(píng)價(jià)部電影，３星評(píng)價(jià)高于２星評(píng)價(jià)，而４星評(píng)價(jià)低于５星評(píng)價(jià)。

5、一和標(biāo)稱數(shù)據(jù)不同，我們稱這樣類數(shù)據(jù)為有序數(shù)據(jù)。有序數(shù)據(jù)的類別之間可排序，３星評(píng)價(jià)通常被認(rèn)為，但類別之間的差異卻沒有精確的定義。例如對(duì)電影的優(yōu)于２星評(píng)價(jià)，但是３星究竟比２星好多少卻難Ｌ義曼；ｈＵ預(yù)測(cè)有序數(shù)據(jù)的序的學(xué)、習(xí)問題，稱之為序回歸。序回歸有著廣泛的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，例如情感分析信息檢索、推薦系統(tǒng)、信用評(píng)價(jià)、醫(yī)學(xué)等。一序回歸問題作為機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域重要的問題之，越來越受到研究者們的關(guān)注，。已有的王作主要集中在研究有監(jiān)督序回歸問題。然而當(dāng)缺少足夠的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，該問題變得難１＾

6、＾處理。在很多實(shí)際應(yīng)用中，有標(biāo)簽數(shù)據(jù)往往難Ｗ獲取并且校對(duì)起來代價(jià)很高。而無標(biāo)簽數(shù)據(jù)通常大巧存在，并且易于獲得。因此，同時(shí)考慮有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的半監(jiān)督序回歸問題具有重要的研究意一定的研究和討論義和實(shí)際價(jià)值。本文化此為動(dòng)機(jī)，對(duì)半監(jiān)督序回歸問題做了。本文提出了一種基于化權(quán)核判別分析的半監(jiān)督序回歸技術(shù)一。該算法通過個(gè)化權(quán)策略來引入無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而權(quán)重體現(xiàn)了不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于類分布的貢獻(xiàn)大小。通過同時(shí)使用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，可ＵＸ更準(zhǔn)確地估計(jì)類的分布信息一一維的，從而獲得更好的投影向

7、量和閥值。該投影向畳將原始數(shù)據(jù)映射到個(gè)．空間，使得相鄰類別之間可＾＾分隔開Ｘ、相同類別的數(shù)據(jù)可Ｌ：聚合緊同時(shí)保持正確的序關(guān)系一；閥值用來預(yù)測(cè)新樣例的序。該算法使用種標(biāo)簽傳播的方法來計(jì)算權(quán)重。然而，由于標(biāo)簽傳播算法沒有考慮數(shù)據(jù)中的序信息，導(dǎo)致估計(jì)的權(quán)重有時(shí)不是很準(zhǔn)確一。為了更準(zhǔn)確地估計(jì)類的分布信息并進(jìn)步提升性能，我們提出了改—基于演化算法的半監(jiān)督序回歸技術(shù)進(jìn)的算法。該算法通過使用演化算法來。優(yōu)化無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的權(quán)重，優(yōu)化目標(biāo)是使學(xué)習(xí)器擁有良好的學(xué)習(xí)性能和泛化能力由于同時(shí)引入了無標(biāo)簽數(shù)據(jù)和序信息

8、一，所該問題是個(gè)非凸且不可導(dǎo)的優(yōu)化問題。演化算法適用于處理這類問題，我們?cè)诒疚氖褂貌罘诌M(jìn)化算法。為了降低優(yōu)化問題的維度一，本文提出了種權(quán)重更新規(guī)則和個(gè)體表示方法，用來間接地演化權(quán)重。通過該方法，問題維度從無標(biāo)簽樣例個(gè)數(shù)屋級(jí)下降到序個(gè)數(shù)呈級(jí)。在多。個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證明了本文提出的兩個(gè)半監(jiān)督序回歸算法的有效性：關(guān)鍵詞序回歸，，，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，核判別分析，標(biāo)簽傳播演化