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基于源域选择的动态多目标优化算法
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作者 上官晨曦 时振涛 《太原科技大学学报》 2024年第4期336-341,共6页
迁移学习是一种解决动态多目标优化问题的有效方法,但当源域和目标域差异性较大时,会产生负迁移,大大降低求解优化问题的效率。针对这种现象该算法提出一种基于源域选择策略的迁移学习方法。该方法首先根据历史环境的最优解集与新环境... 迁移学习是一种解决动态多目标优化问题的有效方法,但当源域和目标域差异性较大时,会产生负迁移,大大降低求解优化问题的效率。针对这种现象该算法提出一种基于源域选择策略的迁移学习方法。该方法首先根据历史环境的最优解集与新环境目标域的差异性对历史环境数据进行排序,选择一个差异性最小的历史环境数据作为迁移解;同时,对t时刻环境的最优解集进行交叉变异生成多样性解,将其与迁移解合进行非支配排序得到源域数据;然后将源域数据映射到嵌入空间,求出最优解作为新环境下的初始种群进行下一时刻迭代运算。这种方法考虑了多个历史环境知识的重用,可以加强种群全局搜索能力,有效抑制负迁移的产生,从而提高算法效率。通过实验,结果证明本文提出的算法能显著提高动态多目标优化方法的性能。 展开更多
关键词 动态多目标优化 迁移学习 源域选择策略
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基于成像光谱技术的土壤剖面发生层划分初探 被引量：2
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作者 郑光辉 焦彩霞 +3 位作者 上官晨曦 吴文乾 刘祎 洪长桥 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期882-885,共4页
土壤剖面是土壤发生学研究的核心,但过去几十年以来研究土壤剖面的技术并没有发生质的变化。成像光谱技术可以提供高空间、高光谱分辨率的土壤剖面数据,能够弥补反射光谱技术采样深度间隔较大的不足,用于定量研究土壤属性连续深度变化... 土壤剖面是土壤发生学研究的核心,但过去几十年以来研究土壤剖面的技术并没有发生质的变化。成像光谱技术可以提供高空间、高光谱分辨率的土壤剖面数据,能够弥补反射光谱技术采样深度间隔较大的不足,用于定量研究土壤属性连续深度变化。以室内采集的土壤剖面成像光谱数据为研究对象,采用支持向量机方法进行光谱数据主成分分类,探讨成像光谱数据用于剖面发生层划分的可行性并分析影响因素。研究中首先定性分析各发生层平均光谱曲线形态特征,然后通过分析剖面光谱数据主成分深度变化特征及其散点分布情况,探讨其用于剖面发生层划分的可行性;最后进行1 000次随机划分数据集并建模、预测以减小误差,定量证明成像光谱数据用于土壤发生层划分的可行性,并通过样本分类错误频率来分析影响分类精度的因素。研究结果表明,受成土过程影响剖面内各发生层平均光谱曲线特征存在差异。成像光谱数据的主成分可以定量呈现土壤剖面深度方向上属性的连续变化及样本散点分布的集聚特征,能较好反映发生层之间的差异性,可以用于发生层划分。建模预测结果表明发生层的预测精度平均值达到93.08%。同时发现,光谱主成分分布相似区域的样本及位于发生层过渡区域的样本分类错误率较高。该研究为利用成像光谱技术进行土壤剖面发生层划分提供了理论依据,为下一步进行剖面发生层制图奠定了技术基础。 展开更多
关键词 土壤剖面 发生层 成像光谱 支持向量机(SVM)
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