何方国
- 作品数：14 被引量：67H指数：4
- 供职机构：黄冈师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术经济管理文化科学更多>>
- 基于支持向量回归的配电网线损计算模型被引量：18
- 2008年
- 提出了一种基于支持向量回归的计算配电网线损的可行方法,建立了配电网线损计算的支持向量回归模型。针对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,利用支持向量回归的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,找出配电线路的线损随特征参数变化的规律。为了提高支持向量回归机的学习效率,采用样本分类处理的方法分别对其进行训练,使的计算结果更加符合实际。以配电线路数据为实例,仿真结果验证了所提的方法和模型的有效性和实用性。
- 黄训诚何方国齐欢
- 关键词：电力系统支持向量回归机线损计算
- 有约束的随机最短路问题模型及算法被引量：9
- 2008年
- 针对不确定网络,研究具有随机参数的最短路径问题,采用随机数表示路径权值的不确定性,建立有约束的期望最短路模型.基于随机模拟方法,设计了一种融合退火技术的遗传算法,引入退火机制处理有约束的优化问题.在进化过程中,动态调节对不可行解的惩罚力度,使不可行解逐步被淘汰出去,最后收敛到问题的全局最优解.给出的数值实例验证了该算法的有效性.
- 何方国齐欢范琼
- 关键词：最短路径遗传算法
- 拉格朗日松弛对偶问题的一个改进次梯度算法被引量：3
- 2016年
- 拉格朗日松弛法是处理整数优化问题的一个重要方法。针对利用次梯度算法求解拉格朗日松弛对偶问题时容易出现收敛速度较慢及计算效率低等问题,对次梯度算法进行了改进:结合当前次梯度和历史次梯度的线性组合给出新的迭代方向,然后决定合适步长。同时证明了算法的收敛性及有效的消除迭代过程中的锯齿现象。将改进的拉格朗日松弛的次梯度算法用于解决TSP问题,数值计算结果表明,改进的次梯度算法比普通次梯度算法收敛较快,说明了改进算法的有效性。
- 何方国
- 关键词：次梯度对偶
- 基于核心素养的高中数学《集合》教材内容编排的比较研究——以人教A版、苏教版、北师大版为例
- 2024年
- 小学和初中的学生已经接触过一些集合,为了更加有效地使用集合语言,学生需要进一步了解集合有关知识.本研究从宏观和微观两个维度对人教A版、苏教版、北师大版三个版本的教材中《集合》的内容、习题数量和难度进行比较,并对三版教科书中数学文化的运用进行分析,以便一线教师在教授集合知识时可以根据学生的实际能力选择合适的教学方法.
- 杨定珺何方国
- 关键词：教材比较数学教学
- 关于弱泛圈图的一个充分条件
- 对于n阶图G,如果G含长度是n的圈,则称G是Hamilton图.若对任意整数k(3≤k≤n),G都包含长度为k的圈,则称G是泛圈图.图G称为弱泛圈图是指G包含了每个长为l(g(G)≤l≤c(G))的圈,其中g(G),c(...
- 何方国
- 关键词：HAMILTON图
- 文献传递
- 对Hamilton图性质的一个改进被引量：2
- 2004年
- n阶图G称为Hamilton图是指G包含一个长为n的圈,Bollbás曾证明了在Hamilton图H中,若边数e(H)≥n24-n+59,则H必含长为(n-1)的圈或具有特殊结构的长为(n-2)的圈.我们认为条件e(H)≥n24-n+59可以进一步减弱,本文证明了在e(H)≥n24-n+15的条件下,结论同样成立.
- 何方国胡智全范琼
- 关键词：HAMILTON图
- 基于主成分分析与神经网络的非线性评价模型被引量：22
- 2007年
- 针对评价过程的非线性特征,运用神经网络高度非线性映射能力,建立了一种非线性综合评价模型。采用主成分分析法对评价指标进行处理,形成了新的指标体系,有效的消除了原指标间的相关性,降低了神经网络的输入维数。利用Matlab软件对地区经济发展水平的综合评价进行实例分析和仿真,得到了较满意的结果,说明了该模型的有效性。
- 何方国齐欢
- 关键词：神经网络主成分分析
- 一些图的下完美邻域数上界
- 2006年
- 研究了图G的一类特殊控制数:下完美邻域数G.证明了在n阶连通图G中,若G不含圈或仅含点不交的圈,则Gn3.同时对n阶t叉树T分层,证明了其下完美邻域数上界Tt2+nt+1.
- 何方国向长城
- 关键词：控制数上界
- 随机条件下固定费用的运输问题及算法被引量：1
- 2010年
- 给出了产量和需求量均为随机变量的固定费用运输问题的随机优化模型.针对不确定的数学模型,利用随机理论知识,给出了等价的确定性数学模型.利用运输图是一个生成树的特性,提出了基于生成树的遗传算法,并利用检验染色体可行性的准则,保证解的可行性.最后用算例验证了该算法的有效性.
- 何方国
- 关键词：运输问题遗传算法
- Hamilton非二部图的弱泛圈性被引量：1
- 2008年
- 图G称为弱泛圈图是指G包含了每个长为l(g(G)≤l≤c(G))的圈,其中g(G),c(G)分别是G的围长与周长.1997年Brandt提出以下猜想:边数大于[(n^2)/4]-n+5的n阶非二部图为弱泛圈图.1999年Bollobás和Thomason证明了边数不小于[(n^2)/4]-n+59的n阶非二部图为弱泛圈图.作者证明了如下结论:设G是n阶Hamilton非二部图,若G的边数不小于[(n^2)/4]-n+12,则G为弱泛圈图.
- 何方国胡智全
- 关键词：HAMILTON图
