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戴宏亮

作品数:22 被引量:70H指数:5
供职机构:广东商学院数学与计算科学学院更多>>
发文基金: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理学文化科学电气工程更多>>

文献类型

  • 22篇中文期刊文章

领域

  • 12篇自动化与计算...
  • 8篇理学
  • 2篇文化科学
  • 1篇电子电信
  • 1篇电气工程

主题

  • 11篇遗传算法
  • 8篇小波
  • 7篇支持向量
  • 6篇智能遗传算法
  • 6篇向量
  • 5篇紧支撑
  • 4篇多小波
  • 4篇正交多小波
  • 4篇支持向量机
  • 4篇双正交
  • 4篇双正交多小波
  • 4篇向量机
  • 3篇支持向量回归
  • 3篇实值遗传算法
  • 3篇瓦斯
  • 3篇小波基
  • 2篇遥感
  • 2篇遥感图像
  • 2篇涌出
  • 2篇涌出量

机构

  • 20篇广东商学院
  • 8篇中山大学
  • 2篇武汉大学
  • 1篇河北工程大学
  • 1篇湖南大学

作者

  • 22篇戴宏亮
  • 2篇戴道清
  • 2篇羿旭明
  • 1篇张清年
  • 1篇葛志英
  • 1篇李春生
  • 1篇王耀南
  • 1篇谢保华

传媒

  • 4篇计算机工程与...
  • 2篇武汉大学学报...
  • 2篇中山大学学报...
  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇中国电力
  • 1篇统计与决策
  • 1篇数学杂志
  • 1篇计算机应用
  • 1篇海南大学学报...
  • 1篇高等数学研究
  • 1篇荆门职业技术...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇海南师范学院...
  • 1篇北华大学学报...
  • 1篇河北建筑科技...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 3篇2010
  • 7篇2009
  • 5篇2008
  • 3篇2006
  • 3篇2005
  • 1篇2003
22 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于智能支持向量回归的瓦斯涌出量预测被引量:3
2009年
进行瓦斯涌出量预测是保障安全生产的一个很重要步骤。由于瓦斯涌出量的非线性、不确定性,其预测是很复杂的一个问题。提出一种新的RGASVR智能模型,即基于实值遗传算法参数优选的支持向量回归模型,并且将提出的模型应用于瓦斯涌出量预测。实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量回归有更高的预测精度,具有较强的实用价值。
戴宏亮
关键词:支持向量回归实值遗传算法瓦斯涌出量
a尺度紧支撑Riesz小波的构造
2009年
从由m阶B样条函数Bm(m∈N)生成的多分辨分析出发,给出一种构造具有a尺度、最短支撑、m阶消失矩、m-12阶正则性的Riesz小波的过程,并且系统X(ψ)构成L2(R)的Riesz基,数值算例支持了本文提出的小波构造方法.
戴宏亮
区间[-1,1]上的a尺度双正交多小波的构造被引量:2
2008年
本文研究了一元a尺度紧支撑、双正交多小波的构造.在区间[-1,1],给出了利用a尺度双正交尺度向量构造a尺度双正交多小波的推导过程得到了一种有效的小波构造算法,并给出了数值算例.
戴宏亮羿旭明
关键词:双正交多小波Α尺度
基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类被引量:9
2009年
提出了一种新型的具有良好特性的支持向量机——全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM),并提出一种新的遗传算法——智能遗传算法(IGA)来设计一个TAFSVM分类器,称为ETAFSVM,同时优化高光谱遥感图像自动波段选择和TAFSVM参数集,并且结合5-fold交叉验证来确定其泛化能力,最后将ETAFSVM应用于高光谱遥感图像数据。通过先进行自适应波段选择后再用径向基神经网络分类器、K-最近邻分类器和标准支持向量机等3种方法进行全部分类精度比较,以及与这3种方法直接进行类别分类精度和平均分类精度比较,其结果表明运用ETAFS-VM不仅可以自动进行波段选择,而且分类精度较高,对Hughes现象敏感性较低,是进行高光谱遥感图像分类的一种有效方法。
戴宏亮戴道清
关键词:智能遗传算法高光谱遥感图像
支撑区间在[-1,1]上的a尺度双正交多小波
2005年
给出了支撑区间在[-1,1]上的a尺度双正交尺度向量所对应的支撑区间在[-1,1]上的a尺度双正交多小波存在的充要条件,并且给出了其存在时的一种有效的构造方法.
戴宏亮
关键词:双正交多小波
小波支持向量回归在瓦斯涌出量预测中的应用被引量:1
2010年
针对瓦斯涌出量的局部性、随机性、模糊性等特点,提出一种新的小波支持向量核构造小波支持向量回归模型,并且运用一种新型的智能遗传算法优选模型参数。实验结果表明,所提出的小波支持向量回归模型预测瓦斯涌出量比标准支持向量回归模型、智能支持向量回归模型预测精度高、速度快。
戴宏亮
关键词:小波支持向量机智能遗传算法瓦斯
Sobolev空间的a尺度紧支撑小波基
2006年
在条件很弱的情况下,对给定的一对属于L^2(R)的紧支撑加细函数φ和φ,构造了一个α尺度小波ψ,且使得小波ψjk=αj/2ψ(α^j·-k)(j,k∈Z)构成L^2(R)的Riesz基。当φ属于Sobolev空间H^m(R)-的时,导数αj/2ψ^(m)(α^j·-k)(j,k∈z)也构成L^2(R)的Riesz,相应地,{ψjk;j,k∈z}便成为Sobole,空间H^(m)(R)的小波基.
戴宏亮
关键词:Α尺度SOBOLEV空间RIESZ基
基于ITAFSVM的微阵列数据特征选择和分类被引量:2
2010年
支持向量机已经被成功应用于基因表达谱数据分析。但是,仍有开放问题需要解决:①支持向量机不能自动进行基因表达谱数据的特征选择;②支持向量机的参数优选没有简单有效的办法。一种新型具有良好特性的支持向量机——全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM)被提出。并且提出一种新的遗传算法——智能遗传算法(IGA)来设计一个TAFSVM分类器,称为ITAFSVM,同时优化TAFSVM参数集和特征选择,并且结合10-fold交叉验证来确定其泛化能力。最后将ITAFSVM应用于四种基因表达谱数据集。通过与进化支持向量机(ESVM)方法、粗糙集与径向基神经网络组合(RBF-RBFNN)方法进行了比较,实验结果表明运用ITAFSVM不仅可以自动进行基因表达谱数据特征选择,而且分类精度和稳定性都较高,速度更快。
戴宏亮
关键词:智能遗传算法基因表达谱微阵列
L^2(R)的a尺度紧支撑小波基的构造
2006年
给定一对属于L2(R)的紧支撑加细函数和~,当它们满足适度的条件时,构造了一个a尺度小波ψ并且使得小波jψk=aj/2ψ(aj.-k)(j,kZ)构成L2(R)的R iesz基,相应地,{jψk:j,kZ}成为L2(R)的小波基.
戴宏亮
关键词:小波多分辨分析RIESZ基
运用多媒体改革高等数学课堂教学的实践和认识被引量:18
2006年
在现阶段高等数学课堂教学中,传统的教育模式将长期存在,为了满足知识经济社会培养人才的需要,采用多媒体技术改革高等数学课堂教学是当前学校教育改革的一条重要途径.本文具体谈了运用多媒体技术改革当前高等数学课堂教学的一些具体的方式、方法和需要注意的问题,只有这样,才能使高等数学课堂教学最优化.
戴宏亮
关键词:高等数学多媒体技术
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