多目標學習算法及其應用

目錄
《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章多目標學習基礎 1
1.1 進化計算 1
1.1.1 遺傳算法 2
1.1.2 進化規(guī)劃 5
1.1.3 進化策略 7
1.2 最優(yōu)化方法 8
1.2.1 單目標優(yōu)化問題 8
1.2.2 多目標優(yōu)化問題 9
1.2.3 高維多目標優(yōu)化問題 10
1.3 機器學習 11
1.4 多目標學習 12
1.5 本章小結 15
參考文獻 15
第2章基于三維凸包的進化多目標優(yōu)化算法 18
2.1 引言 18
2.2 相關工作 20
2.3 增廣DET圖和多目標優(yōu)化問題 21
2.3.1 增廣DET圖和多目標分類器 22
2.3.2 ADCH最大化和多目標優(yōu)化 24
2.4 基于三維凸包的進化多目標優(yōu)化算法描述 26
2.4.1 基于非冗余三維凸包的排序算法 27
2.4.2 基于VAS貢獻度的選擇策略 28
2.4.3 算法框架 29
2.4.4 算法計算復雜度分析 31
2.5 人工設計測試問題實驗 31
2.5.1 ZEJD問題設計 32
2.5.2 評價準則 34
2.5.3 參數(shù)設置 35
2.5.4 結果和分析 35
2.6 本章小結 46
參考文獻 46
第3章基于三維凸包的進化多目標優(yōu)化快速算法 50
3.1 引言 50
3.2 相關工作 51
3.3 基于三維凸包的進化多目標優(yōu)化快速算法描述 53
3.3.1 基于三維增量凸包的排序算法 53
3.3.2 基于年齡的選擇策略 55
3.3.3ΔVAS快速計算方法 56
3.3.4 增量凸包構造算法 60
3.3.5 算法計算復雜度分析 61
3.4 實驗研究 63
3.4.13 DFCH-EMOA和多種EMOA對比 63
3.4.23 DFCH-EMOA和3DCH-EMOA對比 83
3.4.3 基于年齡的選擇策略和隨機選擇策略對比 89
3.5 本章小結 89
參考文獻 90
第4章進化多目標稀疏集成學習 93
4.1 引言 93
4.2 相關工作 95
4.3 多目標稀疏集成學習過程 96
4.3.1 稀疏集成學習 96
4.3.2 多目標集成學習 98
4.3.3 增廣DET凸包最大化 98
4.3.4 稀疏實數(shù)編碼 101
4.4 實驗研究 102
4.4.1 基于C4.5 和裝袋策略的實驗結果 103
4.4.2 基于CART和隨機子空間的實驗結果 115
4.4.3 多目標稀疏集成算法與五種修剪算法對比 124
4.5 本章小結 127
參考文獻 127
第5章多目標稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡學習 131
5.1 引言 131
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡 132
5.3 多目標稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)學習 136
5.3.1 UCI數(shù)據(jù)集 137
5.3.2 對比算法 137
5.3.3 參數(shù)設置 137
5.3.4 結果和分析 138
5.4 多目標稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡結構修剪 142
5.4.1 UCI數(shù)據(jù)集 143
5.4.2 對比算法 144
5.4.3 參數(shù)設置 144
5.4.4 結果和分析 144
5.5 本章小結 146
參考文獻 146
第6章多目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其學習算法 147
6.1 引言 147
6.2 相關工作 149
6.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 149
6.2.2 雙檔案高維多目標進化算法 152
6.3 高維多目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型 153
6.3.1 多類別DET超平面 153
6.3.2 MaO-CNN模型描述 155
6.3.3 MaO-CNN模型學習算法 156
6.4 實驗研究 159
6.4.1 數(shù)據(jù)集描述 159
6.4.2 實驗對比算法 161
6.4.3 評價準則 161
6.4.4 參數(shù)設置 161
6.4.5 結果和分析 162
6.5 本章小結 166
參考文獻 167
第7章基于多目標學習的垃圾郵件檢測 169
7.1 引言 169
7.2 多目標垃圾郵件檢測模型 171
7.2.1 問題定義 171
7.2.2 進化算法在郵件檢測問題中的應用 172
7.2.3 多目標優(yōu)化算法進展 173
7.2.4 垃圾郵件檢測數(shù)據(jù)集 175
7.3 實驗研究 176
7.3.1 多目標郵件檢測模型 176
7.3.2 實驗參數(shù)設置 177
7.4 實驗研究 178
7.4.1 結果和分析 179
7.4.2 多目標垃圾郵件檢測系統(tǒng)部署 184
7.5 本章小結 185
參考文獻 185
第8章多目標深度卷積生成式對抗網(wǎng)絡 187
8.1 引言 187
8.2 相關工作 188
8.2.1 生成式對抗網(wǎng)絡 188
8.2.2 深度卷積生成式對抗網(wǎng)絡 189
8.3 多目標深度卷積生成式對抗網(wǎng)絡模型 190
8.3.1 模型設計 190
8.3.2 群搜索策略 191
8.3.3 基于Pareto占優(yōu)的選擇策略 192
8.3.4 交叉算子設計 193
8.3.5 MO-DCGAN學習框架 194
8.4 實驗研究 195
8.4.1 參數(shù)設置 195
8.4.2 結果和分析 196
8.5 本章小結 205
參考文獻 206
第9章總結和展望 208
9.1 本書主要工作總結 208
9.2 工作展望 210