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粒子群算法求解基于广义Choquet-积分的多元非线性回归模型: 2008年; 多元回归模型已经成为当前数据挖掘中重要的方法之一,而求解回归模型的关键问题是如何确定回归系数和模糊测度.针对以往使用遗传算法确定回归系数和模糊测度时间复杂度高和收敛速度较慢的问题,使用一种高效的搜索算法——粒子群算法求解基于广义Choquet-积分的多元非线性回归模型,分别在人工数据和真实数据上进行实验,对粒子群算法和遗传算法进行比较.结果表明,用粒子群算法求解该模型不仅比遗传算法收敛速度快,而且还能搜索到比遗传算法更优的解.; 肖涛黄冬梅张宁; 关键词：粒子群算法

电力智能服务系统的设计与实现被引量：3: 2010年; 电力智能服务系统(PISS)是一个集成了管理信息系统(MIS)技术、地理信息系统(GIS)技术以及人工智能技术的电力综合业务处理与智能决策系统.借助嵌入式GIS组件,实现了基于配电网拓扑结构的业务管理.通过对空间数据和业务数据的智能分析,借助知识库和模型库,应用启发式搜索等智能算法实现了业扩报装工程中布线设计方案的决策支持.采用决策树技术实现了业务领域知识的自主学习.实际应用表明,系统能够为供电企业提供较为完整的综合业务解决方案,决策处理过程和结果是合理有效的.; 陈昊湛燕张素芳; 关键词：地理信息系统决策支持系统决策树系统集成

差分演化的收敛性分析与算法改进被引量：73: 2010年; 为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题.; 贺毅朝王熙照刘坤起王彦祺; 关键词：差分演化压缩映射随机算子进化模式

基于模糊积分的多模糊决策树融合被引量：6: 2009年; 给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.; 翟俊海王熙照张素芳; 关键词：模糊决策树模糊熵模糊积分信息融合

母函数与随机行走模型: 2009年; 研究了特殊情况下平面上带有双侧吸收壁的随机行走模型,研究了母函数在这一随机行走模型中的应用,用母函数推导并证明了特殊情况下质点到达吸收壁的概率计算公式.; 张国春王亮陈亚婷; 关键词：吸收壁母函数

神经网络敏感性的定义分类研究被引量：2: 2009年; 研究了神经网络的输出变量对输入变量和权重变量的敏感性定义,通过分析这些敏感性定义的本质,把神经网络的敏感性定义分为3类:分析学,几何学,物理学.在这3种敏感性定义分类中,对分析学和物理学定义的敏感性进行了模拟实验,实验结果表明,物理学定义的敏感性更适合应用在径向基函数神经网络删除冗余属性上.在解决其他网络的冗余属性问题上,需要进一步研究.; 王亮张国春刘爽; 关键词：神经网络

图像特征提取研究被引量：83: 2009年; 图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.; 翟俊海赵文秀王熙照; 关键词：图像图像识别特征提取小波变换软计算

基于一种推广的Choquet积分的回归模型: 2010年; 为了处理属性间带有不确定值交互作用的实际问题,提出了一种推广的Choquet积分,给出了一种基于此积分的回归模型,最后给出了用粒子群算法确定模型中回归参数的算法.由于粒子群算法具有快速收敛等优点,保证了本文提出算法的快速求解和有效性.; 陈亚婷吴博张国春; 关键词：CHOQUET积分粒子群算法

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河北省自然科学基金(F2008000635)