周琳霞
- 作品数：19 被引量：113H指数：7
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学航空宇航科学技术更多>>
- 自适应变异率的遗传算法
- 标准遗传算法的变异运算以固定的变异率进行操作,即不管遗传个体的适应度大小,所有个体的染色体均以不变的概率进行变异.该文根据遗传个体的适应度值自适应地确定各个个体变异率,适应度值大的个体以较小的概率进行变异,而适应度值小的...
- 黎明杨小芹周琳霞
- 关键词：遗传算法自适应
- 文献传递
- 一种基于年龄和性别特征的遗传算法被引量：1
- 2004年
- 提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法 (SGA)已经被成功的应用到很多进化优化问题上 ,但是对于复杂的多模态函数寻优时 ,会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题 ,结合自然界最常见的有性繁殖现象 ,赋予了遗传个体年龄和性别特征 ,提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子 ,对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数 ,克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性 ,使算法能顺利的收敛到全局最优值。
- 朱娅妮黎明刘高航周琳霞
- 关键词：遗传算法早熟收敛年龄结构有性繁殖
- 改进BP神经网络的城区中长期电力负荷预测被引量：4
- 2010年
- 为了克服和改进BP算法的不足,本文对BP初始权值的选取进行改进,提出一种基于模拟退火的BP神经网络学习算法,以南昌市的电力负荷做实证,与传统BP神经网络比较,验证了该算法的有效性和可行性,提高了预测的速度和精度。
- 林明玉程玉桂周琳霞
- 关键词：模拟退火BP神经网络电力预测
- 基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别被引量：5
- 2002年
- 与内容无关的笔迹鉴别是属于图象处理和模式识别领域的一项课题 ,有着广泛的实用前景。本文提出了一种基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别的方法。文中讨论了提取笔迹灰度图象特征和用前向神经网络分类器进行鉴别两大问题。对笔迹灰度图提取了 3大类 18个灰度特征 ,而前向神经网络分类器由一种新的遗传算法同时优化设计其结构和权重矢量。通过对 10人、每人 6幅笔迹灰度图象用 18个灰度特征进行鉴别试验 ,结果显示此方法设计的前向神经网络分类器收敛率高 ,比常用的最近邻分类器有更高的识别正确率。
- 周琳霞黎明刘高航杨小芹
- 关键词：前向神经网络笔迹鉴别特征提取遗传算法
- 基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法被引量：7
- 2004年
- 提出一种基于局部进化的 Hopfield神经网络优化计算方法 ,该方法将遗传算法和 Hopfield神经网络结合在一起 ,克服了 Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点 ,以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量 ,收敛后的 Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优 ,以跳出可能的局部最优值陷阱 ,再由 Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的 Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题 ,对图像分割问题和规模较大的 2 0 0城市旅行商问题的优化计算结果表明 。
- 黎明杨小芹周琳霞
- 关键词：遗传算法HOPFIELD网络优化计算旅行商问题神经网络图像处理
- 图象分割阈值平面的进化优化方法被引量：7
- 2001年
- 提出了一种基于进化计算的图象分割方法。它首先检测图象的边界,将已经检测得到的边界作为图象分割阈值平面的插值限制条件,将图象分割转化对这种分割阈值平面的插值优化问题。采用浮点数编码的进化规化方法进行计算,进化规划的适应度函数由插值平滑性、分割区域的结构有效性和图象边界点阈值勤不变性个限制条件决定,在进货规划收敛时得到图象分割阈值平面。对不同图象的分割实验显示了3这种方法的有效性、合理性和较强的抗噪声干扰能力。
- 黎明杨小芹周琳霞
- 关键词：图象处理图象分割进化规划遗传算法计算机
- 图像的进化计算分割法
- 本文提出了一种基于进化计算的图像分割法,将图像分割转化为图像分割阈值平面插值的优化问题,并结合了图像分割的有效性限制条件.
- 黎明周琳霞杨小芹
- 关键词：图像处理图像分割进化计算
- 文献传递
- 创新教育中师生关系的多维透视被引量：2
- 2003年
- 本文根据创新教育的理念和特点 ,从教学过程、学术探讨、文化传承、校园生活四个方面分析了高等学校师生之间的关系 ,并认为只有全面、准确的定位师生关系 。
- 杨小芹黎明周琳霞
- 关键词：创新教育师生关系
- 动态区域性多群体搜索的遗传算法(英文)被引量：1
- 2003年
- 提出了一种新的动态区域性多群体搜索的遗传算法 .该方法的各个遗传群体所占据的搜索空间由自适应模糊Hamming神经网络的决定 ,此神经网络通过对遗传个体分类和学习 ,将不同的遗传群体分配在搜索空间的不同位置 ,并可以动态地调整遗传群体的搜索区域或建立新的遗传群体 ,从而确保了遗传群体的个体多样性 ,有效地抑制了可能发生的早熟收敛现象 ,而且使得遗传算法具有较强的全局寻优能力和快速局部寻优能力 .本文的实验通过对典型的复杂多模函数的优化计算 。
- 黎明杨小芹周琳霞
- 关键词：遗传算法神经网络早熟收敛
- 动态变异率的多群体进化计算
- 2000年
- 针对进化计算中存在收敛速度慢和易陷入局部收敛的弱点 ,本文提出将多群体和动态变异率相结合 ,对传统的进化计算进行改进。通过实验表明 ,改进的进化计算是有效的。
- 周琳霞杨小芹黎明
- 关键词：收敛速度多群体
