陈寿文
- 作品数：15 被引量：38H指数：3
- 供职机构：滁州学院数学与金融学院更多>>
- 发文基金：安徽省高等学校优秀青年人才基金四川省软科学研究计划安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学文化科学更多>>
- Matlab在蚁群聚类算法数据源产生中的应用被引量：2
- 2009年
- 从蚁群聚类算法模拟实验出发,结合待聚类数据源应满足可分性、稳定性和可变性特点的需求,针对数据源的产生和存储问题,给出了一种以服从正态分布的随机向量组来模拟的方法。通过Matlab随机数的产生和数据库的存储与更新技术的阐述,使用不同分布特征下的向量组来抽象数据源的可分性、对向量组的存储及更改,使其满足稳定性和可变性的处理方式,达到了模拟蚁群聚类实验的目的,于.Net环境下用C#Windows应用程序加以实现。在LF算法对产生的随机向量组作用后,运行结果表明该方法产生的数据源是有效的。
- 陈寿文李明东
- 关键词：蚁群聚类.NETC#
- 遗传聚类算法改进及其仿真被引量：6
- 2010年
- 针对k-means算法与遗传聚类算法结合时,在其运行过程中算法易于早熟的现象,给出了一种改进的基于遗传进化的聚类算法,将k-means算法与遗传算法二者结合,并通过双种群混合方式构造初始种群,而两种群的不同来源于其各自个体构造方式的不同。适当设计遗传算子作用种群后,于进化群体中选择最优个体,以其对应各分量作为k-means算法的初始中心点,并由该个体执行k-means操作达到数据源的最终聚类之目的。仿真实验表明,该算法是一个有效的遗传聚类方法。
- 陈寿文李明东
- 关键词：遗传算法聚类
- 基于RBAC模型车辆管理系统权限管理设计与实现被引量：2
- 2012年
- 从系统开发的角度提出了基于RBAC模型车辆管理系统权限管理的设计与实现关键技术。系统实现中,利用枚举类型实现用户权限编码,通过TreeView控件显示权限树,使用二进制位运算计算用户权限,并借助存储过程转换用户及角色操作规则。这既增强了车辆管理系统的安全性,又为RBAC模型的扩展与应用提供了参考。
- 陈寿文杨颖颖
- 关键词：权限管理车辆管理系统
- “计算机图形学”交互技术教学探讨被引量：1
- 2013年
- 交互技术是实现用户和计算机之间数据交流不可缺少的环节,它为计算机图形学教学提供了技术支持。在此以直线段的绘制为例,将直线段绘制功能封装成CLine类的成员函数、坐标录入界面映射为CCanshuShezhiDialog类,通过菜单项点击事件的响应实现绘图功能,探讨了交互技术在计算机图形学教学中的应用,这为计算机图形学教学提供了参考。
- 陈寿文
- 关键词：交互技术计算机图形学
- 论子函数在C语言数据格式输出中的应用
- 2015年
- 通过使用子函数封装数据格式输出功能,并使用图解方式对测试用例的输出结果进行解释,为正确地使用C语言数据格式输出进行编程提供了参考。
- 陈寿文
- 关键词：C语言
- k-means融合FCM算法聚类研究被引量：1
- 2014年
- k-means融合FCM算法执行聚类过程,是在k-means算法完成聚类后,以其聚类结果作为FCM算法执行的初值,并通过FCM算法的执行完成。从结果分析可以看出,该算法聚类的效果比单纯使用FCM算法好,能够减少FCM算法循环体迭代运行次数并增强算法的鲁棒能力。
- 王与陈寿文
- 关键词：K-MEANS算法FCM算法
- 基于面向对象思想KMeans算法实现被引量：7
- 2008年
- KMeans算法是聚类算法中的一种常用算法,在模式识别和聚类中经常被使用,属于无监督式分类的一个分支。其主要目的是对具有相同数据类型的样本数据按距离最短规则进行集合的划分,最终获取各等价类。在采用面向对象程序设计方法时,利用YangBen类实现各样本的相关运算,并采用LinkList类对象来存储各等价类中的元素,从而简化了实现的复杂度,并试图从初始化聚类中心点角度对KMeans算法提出了改进。
- 陈寿文李明东
- 基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法被引量：8
- 2015年
- 针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。
- 陈寿文
- 关键词：质心粒子群优化算法
- 基于首次找准原则和相邻原则的LF蚁群聚类的改进算法被引量：1
- 2017年
- 研究了LF蚁群聚类算法的改进问题。首次找准原则能够克服算法运行初期蚂蚁长时间遇不到待处理对象的现象,使得不同的蚂蚁一开始就能遇上不同对象。在LF算法中,当蚂蚁未负载且对当前对象试图执行拾起操作时,若不转移该对象,则采用位置相邻原则来预选下一个待处理对象。当蚂蚁负载且对当前对象试图执行放下操作时,则采用对象间相邻原则来选择相应的放置位置。改进后的算法既可以独立处理聚类问题,又可以作为其他算法的预处理步骤,具有一定的应用价值。
- 薛松陈寿文丰景春
- 关键词：聚类
- 基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法被引量：3
- 2015年
- 针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛及寻优精度低等缺陷,提出一种基于双质心和自适应指数惯性权重的改进粒子群算法(DCAEPSO)。算法使用粒子搜到的最优解和当前解构造加权的种群质心和最优个体质心,结合使用自适应指数惯性权重调整了速度更新公式。通过几个典型测试函数仿真及Friedman和Holm检验,实验结果显示DCAEPSO比其他粒子群算法寻优能力强。
- 陈寿文
- 关键词：粒子群算法质心
