一种基于罚函数交叉边界法的多目标自适应分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于罚函数交叉边界法的多目标自适应分类方法，包括步骤1：输入一个待分类的种群P，步骤2：选择参考点集合Pref，步骤3：初始化边界惩罚参数δ，步骤4：基于罚函数边界相交法的分类，步骤5：判断样本是否平衡，步骤6：基于二分查找的δ参数搜索，步骤7：输出分类后的种群。与现有方法相比，本发明首次将惩罚边界法用于样本的类别划分中，并使用二分查找动态的调节分类边界。该方法可以有效的提高样本数据质量，为后续的代理模型训练提供高质量数据支撑。本发明还提出了一种基于罚函数交叉边界法的多目标自适应分类系统。