吉林省科技发展计划基金(20080708)
- 作品数：7 被引量：45H指数：3
- 相关作者：梁艳春吴春国马鑫万里明孙丹更多>>
- 相关机构：吉林大学中国人民解放军空军装备研究院华南理工大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 整合Dmoz和Yahoo标签的BNF文法及其实现被引量：4
- 2009年
- Dmoz和Yahoo的标签采用不同的文法。为了统一它们的文法以利于搜索引擎的检索,对它们的标签结构进行了分析,统计出了相关的数据,并根据这些数据得出分别用于描述这两种标签结构的BNF(Backus-NaurForm)文法,然后将这两个BNF文法整合成一个,并应用JavaCC(Java Compiler Compiler)实现了对该文法的检测。在这个BNF文法的指导下,程序能够有效地判断一个标签模式是否满足Dmoz和Yahoo标签文法,为Web挖掘提供了良好的检测工具。
- 姜冶管仁初梁艳春
- 关键词：自然语言处理文法网络挖掘文档分类
- 自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法被引量：14
- 2010年
- 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度.
- 杨滨杨晓伟黄岚梁艳春周春光吴春国
- 关键词：支持向量机自适应迭代最小二乘
- 基于免疫机理与合同网协议的多Agent入侵检测系统被引量：2
- 2011年
- 建立了一种基于免疫机理与合同网协议的多Agent入侵检测系统ICNPIDS。在被动免疫抗体PAb、记忆自动免疫抗体MANAb及模糊自动免疫抗体FANAb的基础上,将合同网的协同方法应用到抗体检测中,提出了联合免疫抗体UAb的概念,并研究了UAb抗体的生成、检测和更新过程,从构造上克服了Agent间分析经验难以共享借鉴的问题。通过滥用检测和异常检测技术的使用,显著提高了系统的检测性能,增强了系统对于外界负载变换的适应能力。模拟实验结果验证了ICNPIDS是一种具有较高检测性能、可自主适应环境变化的入侵检测系统。
- 马鑫梁艳春田野于涛
- 关键词：入侵检测人工免疫合同网协议AGENT
- 基于GASA和移动代理的网络存储调度方法的研究
- 随着信息管理能力的提升以及人们对信息的访问量快速增加,企业对存储和管理信息的能力有了新的要求.网络存储的出现和发展适应了这一要求,网络存储因此有了长足的发展.基于静态的智能算法与动态的代理思想,提出一种基于GASA和移动...
- 马鑫梁艳春
- 关键词：网络存储移动代理存储调度
- 文献传递
- 基于GA与SVM的混合算法在电能质量扰动分类问题中的应用被引量：3
- 2009年
- 本文针对电能质量扰动分类问题,提出了一种基于GA与SVM的混合算法。首先用小波变换技术对电信号进行特征提取,然后设计出一种遗传算法对提取出的特征进行筛选,最后把筛选后的特征提交给支撑向量机,并由支撑向量机进行分类。数值模拟实验验证了该方法的有效性。
- 孙亮梁艳春
- 关键词：电能质量扰动小波变换支撑向量机
- 基于GASA和移动代理的网络存储调度方法的研究被引量：1
- 2011年
- 随着信息管理能力的提升以及人们对信息的访问量快速增加,企业对存储和管理信息的能力有了新的要求.网络存储的出现和发展适应了这一要求,网络存储因此有了长足的发展.基于静态的智能算法与动态的代理思想,提出一种基于GASA和移动代理的网络存储调度方法,用于实现异构系统间的数据存储备份以及存储过程中移动代理派遣次序的优化调度.该方法综合考虑了各移动代理的产生时序、优先级和存储可用性等指标,在确保各移动代理有效执行的前提下,使代理派遣次序更合理.仿真实验表明,基于GASA的移动代理存储调度可以有效提高存储效率,改善网络实时性和存储性能.
- 马鑫梁艳春
- 关键词：网络存储移动代理存储调度
- 易物模型及其求解算法被引量：1
- 2010年
- 提出一种由多人参与物品交换问题的新型组合优化模型——易物模型,该组合优化模型能处理一类非完全连通图的最短环路问题.利用图论原理,给出了求解易物模型的算法,并通过数值模拟实验验证了算法的有效性.
- 于连江吴春国郭立强梁艳春杨锌朔
- 关键词：组合优化基因调控
- 一种改进的RBF神经网络混合学习算法被引量：20
- 2010年
- 提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。
- 孙丹万里明孙延风梁艳春
- 关键词：聚类粒子群优化算法径向基函数(RBF)神经网络
