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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

二十世纪九十年代以来，随着信息技术和互联网的大规模普及和应用，尤其是数据库技术的迅猛发展，工程实践、科学研究、教育等各行各业所产生的数据量正呈现出一种指数增长的趋势，数据信息越来越显示出其重要性和支配力。尽管人们现在获得和存储大量数据已变得十分便捷，但是在面对海量数据时，以前的数据处理方式在分析数据内在联系和探索隐含信息方面就出现了很多的不足，已经远远不能满足人们对数据信息的即时性和准确性的要求。而且目前存在的大多数分类器追求的是最佳的总体分类精度，这就容易造成局部最优，即某一类别的分类精度高，其他类别的分类精度低。但是在现实世界中存在的分类问题往往每个类别的分类精度都是至关重要的，因而本课题的目的就是研究出一种能解决分类器局部最优问题，既能提高分类器总体分类精度，又保证了每个类别的分类精度是相对最高的分类算法。

多目标进化算法自上个世纪九十年代才得以真正的成长，因为它具备较强的寻求最优解集的能力、较强的收敛性和鲁棒性、且易于与其他方法搭配使用，能在处理多目标问题中取得很好的结果，尤其在提高分类问题的分类精度中表现出了很好的发展潜力，具有关阔的发展前景。多目标进化算法用于分类器参数的进化过程，将多次迭代求解得到的分类参数最优解集带入分类器中，可以有效提高分类器每个类别的分类精度，从而有利于解决现实生活中的很多分类问题。但是，因为把多目标进化算法应用于提高数据分类精度的研究还不是很成熟，还有很多的地方需要不断的完善。因此，利用多目标进化算法来提高数据分类精度的进一步研究具有重要的理论意义和现实意义。

2. 研究的基本内容

本论文首先向大家介绍分类问题、多目标进化问题、分类算法和多目标进化算法的相关概念、原理和流程，接着提出本文研究的多目标进化分类算法的设计思想，最后使用matlab实现多目标进化分类算法，并使用多个数据集实验，得出实验结果并分析，具体内容如下：

1、分类问题的描述、线性分类算法的概念和流程

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

（1）阅读有关文献，了解相关算法的概念、原理、方法等基本知识；

（2）阅读有关代码，调试运行相关算法代码，理解算法核心；

4. 参考文献

[1]郑金华.多目标进化算法及其应用[m].北京：科学出版社,2007．

[2]崔逊学.多目标进化算法及其应用[m].北京：国防工业出版社,2008．