中央高校基本科研业务费专项资金(6081014)
- 作品数：8 被引量：69H指数：4
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- 相关机构：武汉大学石家庄经济学院华东交通大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学更多>>
- 一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法被引量：15
- 2013年
- 有限混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法。针对高斯混合模型的聚类算法,分别对模型的成分混合系数及样本所属成分的概率系数施加熵惩罚算子,实现对模型成分数的两级控制,快速消除无效成分,使算法能在很少的迭代次数内收敛到确定解。传统算法对初始值(成分数目c需事先指定)的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间的边界,而文中的算法对初始值的设定没有特殊的要求,实验证明其具有很好的鲁棒性。
- 胡庆辉丁立新陆玉靖何进荣
- 关键词：高斯混合模型聚类信息熵EM算法
- 《计算机系统结构》课程创新性实践教学体系的研究与实践
- 2011年
- 计算机系统结构是高校计算机科学与技术专业一门主要的专业必修课程,包括了理论研究和实践教学环节。结合创新性实践教学模式,对教学方法、教学环节和实践教学体系进行了比较系统的探索与研究。探讨了该课程实践教学的现状及其存在的问题,阐述了计算机系统结构创新性实践教学体系的研究方法与实践措施。
- 舒万能童小念何秉姣王德军
- 关键词：计算机系统结构实践教学体系计算机科学与技术
- 应用精英反向学习策略的混合差分演化算法被引量：22
- 2013年
- 针对传统差分演化算法在演化后期收敛速度变慢的问题,利用精英个体的良好信息,在一般反向学习方法的基础上,提出精英反向学习策略,并融合降低参数敏感性和变异策略敏感性的机制,设计了一种基于精英反向学习策略的混合差分演化算法(EOCoDE),从理论上证明了该算法的全局收敛性.新算法使用精英反向策略初始化种群,在进化过程中,如果满足预设定的学习概率,就执行精英反向算子,否则,随机组合参数知识库和策略知识库中的知识来产生差分演化种群.对比实验结果表明,精英反向学习策略比一般反向学习策略具有更强的搜索能力,EOCoDE算法的性能具有明显优势.
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- 关键词：差分演化
- 群搜索优化算法中角色分配策略的研究被引量：4
- 2012年
- 群搜索优化算法把群体中的个体分为三种角色:发现者,加入者和游荡者.算法选择最优个体作为唯一的发现者,采用随机决策策略分配加入者和游荡者.该策略过于盲目,算法性能也较差.针对这一缺点,本文考虑个体与发现者的分布关系,以发现者为球心,聚集在球心(或圆心)周围的个体均为加入者,散布于球外的个体为游荡者.而球的半径大小的确定,提出两种不同的方法:自适应半径策略和固定加入者个体数量策略.前者取个体到发现者的平均距离的K倍作为球的半径,后者规定离发现者最近的一定数量的个体被认为分布于球内的加入者.通过实验表明,这两种策略提高了种群多样性的同时,还保证了算法快速收敛到最优解.
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- 关键词：群体智能角色分配
- 基于反馈机制的克隆反馈优化算法的稳定性研究被引量：1
- 2012年
- 克隆选择算法是一种基于克隆选择原理的进化优化算法,但是它因受抗体浓度的影响而稳定性较差。在传统的克隆选择算法的基础上,充分考虑抗体的浓度和种群多样性两方面因素,提出了一种新的基于反馈机制的克隆反馈优化算法。该算法融入了一种进化反馈深度模型和种群生存度设计理念,有效提高了算法的稳定性。最后,将该算法应用到网格计算独立任务调度中,取得了较理想的实验结果。
- 舒万能丁立新汪慎文
- 关键词：免疫系统克隆选择算法网格计算
- 基于最小换乘模型的公交查询系统的设计与实现被引量：2
- 2010年
- 设计并实现了含电子地图的公交查询系统,包括站点、线路和出行方案等3种查询方式.阐述了站站之间以"换乘次数最少为首要条件,站数最少为次要条件"的最优乘车路线算法:求出换乘矩阵,根据换乘矩阵计算得到经过站点的数目.实践表明系统具有较强的实用价值.
- 李俊陈建勋熊文龙杜江
- 关键词：公交查询
- 基于距离的自适应Web数据库记录匹配方法被引量：5
- 2012年
- Web数据库环境的重复记录识别是Deep Web信息集成的重要步骤,具有查询依赖性、缺乏训练样本、在线处理要求等特征,导致现有的实体识别技术无法适用.在分析现有方法基础上,引入动态属性权重调整思想,提出基于距离的自适应记录匹配算法,在计算记录对的相似度时,加大匹配记录集合中相似度较大的属性的权重,并加大非匹配记录集合中相似度较小的属性的权重,迭代处理从而达到自适应动态调整各个属性权重的目标.该方法不需要训练样本,也不需要人工参与,实验结果表明其适用于Web数据库环境的重复记录识别处理.
- 崔晓军肖红宇丁立新
- 关键词：WEB数据库权重向量
- 应用反向学习策略的群搜索优化算法被引量：23
- 2012年
- 群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)是一类基于发现者-加入者(Producer-Scrounger,PS)模型的新型群体随机搜索算法。尽管该算法在解决众多问题中表现优越,但其依然面临着早熟和易陷入局部最优的问题,为此,提出了一种基于一般反向学习策略的群搜索优化算法(GOGSO)。该算法利用反向学习策略来产生反向种群,然后对当前种群和反向种群进行精英选择。通过对比实验表明,该方法效果良好。
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