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反向学习被广泛应用于人工神经网络、蚁群算法、差分进化、人工蜜蜂算法等众多领域。但在应用过程中,仍存在搜索速度慢、停滞时间长、等问题,对基于反向学习的自适应数据挖掘优化算法进行研究。在研究过程中,针对基本算法描述、规则生成、信息素更新等方面对算法进行改进,从而实现良好的优化效果,通过算法的优化,实现算法性能的进一步提高。