1、自然启发式计算在数据挖掘与机器学习中的应用

自然启发式计算在数据挖掘与机器学习中的应用

1. 自然启发式计算的兴起

数据挖掘和机器学习是两个非常活跃的研究领域，在理论和实际应用中都具有重要意义。在过去的二十年里，新的方法不断涌现，传统技术也得到了改进。与此同时，自然启发式计算这一领域也逐渐崭露头角。

自然启发式问题解决技术，尤其是基于群体智能的技术，近年来在优化、计算智能、机器学习和数据挖掘等领域变得越来越受欢迎且有效。这些算法高效、灵活且易于实现。

1.1 在数据挖掘中的应用

在数据挖掘中，分类和聚类可以使用基于k - 均值的方法和支持向量机（SVM）来完成。然而，这些算法存在一些超参数，传统上它们的设置是通过经验和参数研究来完成的。当前的一个趋势是使用自然启发式元启发式算法，如粒子群优化和萤火虫算法，结合k - 均值或SVM技术来微调这些超参数。

1.2 在机器学习中的应用

在机器学习，特别是深度学习中，层数和学习率都是超参数，它们的调整可能很困难。最近，研究人员尝试使用自然启发式算法，如布谷鸟搜索和花授粉算法，结合传统的反向传播神经网络（BPNN）和卷积神经网络（CNN）来调整这些参数，并取得了有希望的结果。

1.3 研究现状

近年来，这些领域每年都有数千篇新的研究论文发表，取得了显著的进展。因此，有必要对最新的发展进行回顾，并突出未来研究的关键问题。

2. 自然启发式计算相关算法

2.1 花授粉算法（FPA）

花授粉算法（FPA）受开花植物授粉过程的启发而开发，由四个基本规则支配：
1. 生物授粉（异花授粉）