【摘 要】
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针对郊狼优化算法全局搜索能力不足，易陷入局部最优的缺陷进行了研究，在郊狼优化算法寻优进程中引入变形的精英保留策略，并在郊狼成长过程中加入环境影响因子，再将成长后的郊狼带入kent映射遍历搜索空间，强化算法的开采能力和搜索性能，提出了一种改进郊狼优化算法，数值实验表明，该算法具有较优的性能。以全社会经济成本和碳排放量为决策目标，构建了一个电动汽车充电站选址定容双层规划模型，并将改进后的郊狼优化算法求
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针对郊狼优化算法全局搜索能力不足，易陷入局部最优的缺陷进行了研究，在郊狼优化算法寻优进程中引入变形的精英保留策略，并在郊狼成长过程中加入环境影响因子，再将成长后的郊狼带入kent映射遍历搜索空间，强化算法的开采能力和搜索性能，提出了一种改进郊狼优化算法，数值实验表明，该算法具有较优的性能。以全社会经济成本和碳排放量为决策目标，构建了一个电动汽车充电站选址定容双层规划模型，并将改进后的郊狼优化算法求解该规划模型，验证了该算法的可行性与有效性。
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针对短文本缺乏足够共现信息所产生的词与词之间弱连接，且难以获取主题词的情况，导致面向短文本分类工作需要人工标注大量的训练样本，以及产生特征稀疏和维度爆炸的问题，提出了一种基于注意力机制和标签图的单词共生短文本分类模型(WGA-Bert)。首先利用预先训练好的BERT模型计算上下文感知的文本表示，并使用WNTM对每个单词的潜在单词组分布进行建模，以获取主题扩展特征向量。其次提出了一种标签图构造方法捕
目前已有的蚁群算法优化的特征选择方法，大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子，但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征，从而导致选择精度显著下降。针对此类问题，根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法，以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子，设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法，该算法从特征核出发，蚁群依次
针对LASSO方法构建脑功能超网络模型缺乏组效应解释能力和网络有偏性问题，提出两种基于组变量选择的近似无偏稀疏脑功能超网络模型来改善超网络的构建，分别为组最小最大凹惩罚方法和组平滑剪裁的绝对值偏差方法，并将其分别应用于抑郁症的分类研究中。分类结果显示，所提两种方法的分类表现均优于传统超网络模型，且组最小最大凹惩罚方法的分类准确率最高，达到86.36%。这结果表明若想构建有效的脑功能超网络模型，则不
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在许多机器学习应用中，需要分析的数据可能由对称正定矩阵构成，而经典的欧氏机器学习算法处理这种数据的性能较差。针对此问题，提出一种新的基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法。该方法将对称正定矩阵看做对数欧氏度量下的黎曼流形上的点，采用对数欧氏度量学习距离函数将概率学习矢量量化方法从欧氏空间推广到对称正定黎曼空间。在BCI IV 2a脑电数据集上，该方法相较于概率学习矢量量化方法识别正确率提升20
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