90、生物识别与数据挖掘技术研究

最新推荐文章于 2025-12-06 12:59:30 发布

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分类专栏：神经网络前沿探秘文章标签：生物识别数据挖掘 2DPCA

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生物识别与数据挖掘技术研究

在当今科技飞速发展的时代，生物识别技术和数据挖掘技术在众多领域都发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨基于二维主成分分析（2DPCA）的掌纹识别、基于PSO - BP神经网络的储层污染测井评价以及数据流中频繁模式挖掘（WSFI - Mine）这三项技术。

基于2DPCA的掌纹识别

在生物识别系统中，有两个重要的错误率指标，即误识率（FAR）和拒识率（FRR），这两个错误率越低越好，但它们之间存在矛盾关系。降低其中一个错误率，另一个往往会升高。因此，在实际应用中，需要根据不同的需求来设置相应的阈值。

高安全系统 ：如门禁系统，需要降低误识率（FAR），此时应选择大于等错误率（EER）的阈值。
民用低安全系统 ：如考勤系统，更注重易用性，需要降低拒识率（FRR），应选择小于等错误率（EER）的阈值。

二维主成分分析（2DPCA）直接在图像矩阵上计算协方差矩阵，简化了图像特征提取过程。与传统的主成分分析（PCA）相比，2DPCA在所有实验中的识别准确率和训练时间方面都更具优势。将2DPCA方法应用于掌纹识别的特征提取，并使用余弦距离作为分类器进行掌纹识别，正确识别率达到了99.4%。这表明2DPCA技术是一种优秀的特征提取方法，但在存储效率方面，它并不优于PCA方法。

系统类型	需求	阈值选择
高安全系统（如门禁系统）	降低FAR	大于EER阈值
民用低安全系统（如考勤系统）	降低FRR	小于EER阈值

基于PSO - BP神经网络的储层污染测井评价

储层污染是导致产量下降的重要因素，准确评估储层污染程度对于保护储层和提高产量至关重要。皮肤摩擦系数能够直接反映储层污染状态，但传统的预测方法，如线性回归、专家经验系统、自回归滑动平均模型（ARMA）和灰色系统理论等，在准确性和收敛速度方面都不尽如人意。

近年来，人工神经网络的发展为解决这一问题提供了新的方法。反向传播（BP）神经网络是应用最广泛的网络之一，但BP算法存在效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值等缺陷。为了改进这些问题，本文提出了一种将粒子群优化算法（PSO）与BP算法相结合的PSO - BP算法。

粒子群优化算法（PSO）

PSO算法是一种受鸟群社会行为启发的进化计算技术，它采用速度 - 位置搜索模型。每个潜在的优化问题解决方案被称为一个“粒子”，每个粒子都有一个由优化函数确定的适应值。粒子根据自身和同伴的经验调整飞行，在搜索过程中，它会跟踪与之前最佳适应度解决方案相关的超空间坐标，以及群体中其他粒子获得的全局最佳值对应的坐标。

粒子的位置和速度通过以下方程更新：
[v_{ij}(t + 1) = \omega v_{ij}(t) + c_1r_1(t)(p_{ij}(t) - x_{ij}(t)) + c_2r_2(t)(p_{gj}(t) - x_{ij}(t))]
[x_{ij}(t + 1) = x_{ij}(t) + v_{ij}(t + 1)]

其中，(i)表示第(i)个粒子，(j)表示维度，(t)表示迭代次数，(\omega)是惯性权重因子，(c_1)和(c_2)是加速度常数，(r_1)和(r_2)是两个独立的随机数。

PSO - BP算法步骤

定义拓扑结构并初始化参数 ：定义BP神经网络的拓扑结构，初始化其权重和阈值。粒子的维度为(D = S_1 \times S_2 + S_2 + S_2 \times S_3 + S_3)，初始化一群具有随机速度值的粒子，将粒子的位置(x(i))作为BP神经网络的权重和阈值。设置惯性权重因子(\omega)、加速度常数(c_1)和(c_2)以及最大速度(v_{max})。
计算适应度 ：根据输出误差平方和的均值定义适应度：
[fitness(d)=\frac{1}{1 + E}]
其中，(E = \frac{1}{N}\sum_{j = 1}^{N}\sum_{k = 1}^{M}(t_{jk} - y_{jk})^2)，(t_{jk})是目标值，(y_{jk})是潜在输出值，(N)是训练样本数量，(M)是输出节点数量。计算所有粒子的适应度，将(P(i))设置为适应度值，并找到具有最大适应度值的粒子(P(g))。
更新粒子状态 ：根据上述PSO算法的方程更新粒子的速度和位置，更新所有粒子的(P(i))和群体的(P(g))。
判断终止条件 ：如果满足最小误差条件或达到最大迭代次数，则停止迭代。
解码参数并继续训练 ：将(P(g))解码为BP神经网络的参数，包括权重和阈值，继续训练BP神经网络。

仿真实验

选择五个测井参数作为PSO - BP皮肤摩擦系数预测模型的输入参数，分别是泥浆侵入深度（Di）、渗透率（PERM）、孔隙度（Por）、底层深低电阻率比（Rt/Ri）和自流井与地层孔之间的压差（(\Delta P)），皮肤摩擦系数（S）作为输出参数。采用(5 \times 16 \times 1)的BP神经网络进行实验，使用数据库中的30组数据作为样本，其中前20组作为训练样本，后10组作为测试样本。

实验结果表明，PSO - BP预测模型的平均误差为0.10%，最大预测误差为0.19%，能够满足评估储层污染程度的需求。

预测模型	序号	实际S值	预测S值	误差（%）
PSO - BP	1	1.25	1.2497	-0.03
PSO - BP	2	2.96	2.9597	-0.01
…	…	…	…	…
PSO - BP	30	1.56	1.5570	-0.19

生物识别与数据挖掘技术研究

数据流中频繁模式挖掘（WSFI - Mine）

数据挖掘在数据流中的应用是当前数据挖掘领域的重要研究方向。数据流是一种连续、无界且高速生成的数据序列，对其进行挖掘需要支持处理时间和挖掘准确性之间的灵活权衡，并且要求算法只需对数据流进行一次扫描即可完成知识发现。

WSFI - Mine算法

本文提出了一种高效的WSFI（加权支持频繁项集） - Mine算法，用于从数据流中一次性扫描挖掘所有频繁项集。该算法分为三个阶段：
1. 模式分类 ：读取数据流，将模式分为频繁、潜在和不频繁三类。
2. 构建WSFP树 ：构建加权支持FP - 树（WSFP），它是一种扩展的前缀树结构，用于存储频繁模式的压缩关键信息。
3. 挖掘频繁模式 ：通过WSFI - Mine算法发现频繁模式。

问题定义

设(I = {i_1, i_2, \ldots, i_m})是一组项，事务数据库(D = {T_1, T_2, \ldots, T_n})是一组事务，每个事务(T_i \in D)是(I)的一个子集。项集(X \subseteq I)的支持度是数据库中包含该项集的事务数量。加权支持项集(ws(X))定义为每个项集的支持度乘以权重，即(ws(X) = (support * weight))。每个项的权重范围为(w_{min}(X) \leq w(X) \leq w_{max}(X))，最小加权支持(ws_{min}(X) = (support * w_{min}(X)))，最大加权支持(w_{max}(X) = (support * w_{max}(X)))。在本文中，数据流中的项集可分为三种模式：
- 频繁项集 ：如果(ws(X) \geq ws_{min}(X))，则项集(w(X))是频繁的。
- 潜在项集 ：（原文未明确给出定义，推测为支持度处于一定范围但未达到频繁标准的项集）
- 不频繁项集 ：支持度较低，不满足频繁项集条件的项集。

以下是一个简单的示例表格，展示不同项集的支持度和加权支持度情况：
|项集|支持度|权重范围|最小加权支持|最大加权支持|是否频繁|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|X1|5|0.2 - 0.5|1|2.5|是|
|X2|2|0.1 - 0.3|0.2|0.6|否|

mermaid格式流程图如下：

graph LR
    A[读取数据流] --> B[模式分类]
    B --> C{是否频繁}
    C -- 是 --> D[频繁项集]
    C -- 否 --> E{是否潜在}
    E -- 是 --> F[潜在项集]
    E -- 否 --> G[不频繁项集]
    D --> H[构建WSFP树]
    H --> I[挖掘频繁模式]

综上所述，基于2DPCA的掌纹识别技术在生物识别领域展现出了良好的性能，PSO - BP神经网络在储层污染测井评价中提供了高精度的预测模型，而WSFI - Mine算法为数据流中频繁模式的挖掘提供了一种高效的解决方案。这些技术在各自的领域都具有重要的应用价值和研究意义。