简介:为了解决基因选择困难问题,提出一种基于改进的K-means算法融合微粒群优化(IKPSO)的基因选择方法。该方法首先运用过滤法(Relief)对基因进行筛选,选择出对分类贡献大的基因构成备选基因子集;然后,利用改进的K-means算法将备选基因子集划分为一定数目的簇,并运用微粒群(PSO)对每一类簇进行搜索选择出相应类簇中的最优和次优基因构成最优特征基因子集;最后,训练支持向量机(SVM),并利用其分类的性能来评价获得的最优特征基因子集的质量。在两个典型的、公开的小样本的高维微阵列数据集上进行的实验,结果表明该IKPSO算法总体分类性能相对较好,并且与传统方法相比,IK-PSO分类性能得到显著的提高,证明了IK-PSO的可行性以及有效性。
简介:摘要PLC在工业自动化领域得到了广泛应用,分析PLC故障特点及掌握诊断方法对快速排除设备故障起着至关重要的作用。
简介:摘要随着科技的不断创新和发展,人工智能已经逐渐的渗透到社会的各个行业当中。目前,在电网的故障诊断方面智能技术的运用也变得越来越广泛,包括人工神经网络、专家系统、贝叶斯网络、信息融合技术以及多智能体技术等等。在此,主要探讨主要智能方法的相关概念,并且研究分析了其在电网设备故障诊断领域的应用现状,从实用性的角度去分析了各自的优缺点,针对电网设备故障诊断面临的问题探讨今后的发展趋势。