采用KNN算法对鸢尾花品种分类与预测，预测的准确率达到了96.97%，可用于故障诊断与模式识别领域。具体步骤如下： # 加载数据集 # 通过Matplotlib绘制鸢尾花每个品种的各个特征平均值的柱状图 # 划分数据集，留出法的实现数据集 # 对训练集和测试集进行索引重置，分别重置为从0开始的连续索引，得到训练集标签数据train_label、测试集标签数据test_label # 训练集特征数据train_fea、测试集特征数据test_fea # 数据归一化，由于不同特征的取值有明显的差别，取值较大的特征，特征变化往往比较大，这样会导致计算的距离结果更多地受到取值较大的特征变化的影响 # 数据集的多维特征对于距离计算是同等重要的，对特征进行归一化，即将特征的取值范围映射到0～1之间 # 建立评估函数，通过评估指标来评估模型预测的正确率

我很确定我的这个工作正常。 请摆弄 GA 输入以调整收敛速度等。如果它运行正确，请告诉我。 我真的是 MATLAB 的新手（以及所有编程）。 这个遗传算法 (GA) 用于验证我在大学最后一年项目中使用的算法（我会在完成后更新它，只是在惩罚函数或等效程序方面遇到困难）。 **对于那些不熟悉遗传算法的人......** 我提供的是最基本的遗传算法之一，是目前正在研究的基础。 【5分钟学会GA的基础】( http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/ )。 多年来，已经开发出许多更高级的调整（[Deb等人]（ http://www.iitk.ac.in/kangal/ deb_research.shtml ）。如果您想查看更多当前的 GA（以及更一般的多目标进化算法），我建议您查看 [Coello Coello's Reposito

机器博弈是人工智能学科研究的载体，亚马逊棋作为一个相对较新的博弈棋种，走棋特点介于围棋和象棋之间，非常适合用来进行机器博弈研究。以亚马逊棋博弈系统为实验平台，对机器博弈中的关键技术之一——评估函数进行了研究。以territory、position、mobility三个主要评估特征为基础，根据亚马逊棋在开局、中局以及残局三个不同阶段的棋局特点，分析了不同阶段中各评估因子的重要程度以及权重取值，最后得到一个分阶段的评估函数。通过实验结果可知，提出的棋局评估函数是可行并且有效的。