基于混沌进化算法的数字流域信息挖掘与复合-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于混沌进化算法的数字流域信息挖掘与复合

项目名称：基于混沌进化算法的数字流域信息挖掘与复合
项目类别：青年科学基金项目
批准号：50309013
申请代码：E090104
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2004-01-01-2006-12-31

项目负责人：袁艳斌
负责人职称：教授
依托单位：武汉理工大学
批准年度：2003

中文摘要：

为解决数字流域工程一体化动态实时采集、管理和处理多源信息的瓶颈，回避后期分割处理形成信息孤岛而带来冗余信息的集成管理等系列技术实现问题，使数字流域功能系统研究包括数据交换中心、专业信息平台等基于共同的信息中心，探讨流域初始数据集各类信息蕴含的内在关系，剔出因环境因素产生的噪音，基于Rough集理论，在Multi-agent技术支持下，将混沌序列与遗传算法引入信息挖掘与优化中，推导适应信息挖掘与多源信息复合的新型算法-混沌进化算法，把高维空间低维化，获取多源信息特征集；考察流域特征值延拓边值问题，反演推导流域开发管理所需各类信息的精化复合算法及模型。以数字清江工程为例，研究域空间和对象空间信息复合模型的计算机实现技术。精化信息挖掘算法及信息融合模型，将继承、综合、发展海量信息管理处理技术，也成为数字流域工程建设中动态和静态信息合成及提取的支撑技术，对相关数字地球具体工程建设有重要意义。

中文主题词：数字流域；信息挖掘；信息复合；Rough集理论；遗传算法

英文摘要：

digital valley； information di

英文主题词： digital valley； information di

结论摘要：

为解决数字流域工程一体化动态实时采集、管理和处理多源信息的瓶颈，回避后期分割处理形成信息孤岛而带来冗余信息的集成管理等系列技术实现问题，使数字流域功能系统研究包括数据交换中心、专业信息平台等基于共同的信息中心，探讨流域初始数据集各类信息蕴含的内在关系，剔出因环境因素产生的噪音，基于Rough集理论，在Multi-agent技术支持下，将混沌序列与遗传算法引入信息挖掘与优化中，推导适应信息挖掘与多源信息复合的新型算法-混沌进化算法，把高维空间低维化，获取多源信息特征集；考察流域特征值延拓边值问题，反演推导流域开发管理所需各类信息的精化复合算法及模型。以目前正在展开的数字流域工程为例，研究可用于计算机实现的域空间和对象空间信息复合模型，并分析评估实现这一目标的可能性。精化的信息挖掘算法及信息融合模型，将继承、综合、发展海量信息管理处理技术，也成为数字流域工程建设中动态和静态信息合成及提取的支撑技术，对相关数字地球具体工程建设有重要意义。

成果综合统计