胡贤德
- 作品数：24 被引量：105H指数：4
- 供职机构：安徽新华学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金国家大学生创新性实验计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学社会学经济管理更多>>
- 计算流体力学中流体表面追踪方法概述被引量：1
- 2014年
- CFD（计算流体力学）自从诞生以来；一直致力于各种自然现象的计算机模拟工作，如烟雾、火焰、水流、爆炸等现象；它追溯自然现象的物理本质，借助自然现象的物理描述（将自然现象抽象成物理方程）结合现代计算机的快速计算能力，计算物理描述的属性值及其变化，从而实现视觉效果的模拟。模拟的步骤可以概括为：根据力学理论建立计算模型，即为流体力学的运动方程，一般是较为复杂的非线性偏微分方程，若想要全面描述流体的运动过程，还必须考虑能量守恒、连续性方程等；针对不同类型的非线性偏微分方程寻求最恰当的数值解方法；使用计算机编制求解的算法程序进行计算求解；通过计算机上的工具实现自然现象的视觉呈现；运用力学理论知识对模拟结果进行分析和解释，最终得出科学结论。
- 尹金胡贤德白燕奇孟翠翠
- 关键词：CFD非线性偏微分方程数值解
- Pegels模型在软件可靠性中的预测研究
- 2016年
- 为了更好地对软件可靠性进行预测,本文首先分析了常用的Pegels模型和阻尼Pegels指数平滑模型,然后根据软件可靠性准则误差平方和(SSE)建立数学最优化模型,计算出最优拟合度对应的最优的平滑系数。实验表明,在进行软件可靠性预测时,以Tandem计算机数据集为例,Pegels模型的拟合精度较高,且阻尼Pegels模型的拟合度优于Pegels模型,最优拟合度对应的平滑系数值也从平滑系数的经验选取法上都得到了验证。
- 陈路胡贤德
- 求解约束优化问题的一种改进的交叉人工蜂群算法
- 2017年
- 针对人工蜂群算法在求解问题的最优值时后期收敛速度慢、易于陷入局部极值的问题,提出了求解约束优化问题的一种新型人工蜂群算法:为提高算法的开发能力,在采蜜蜂和观察蜂阶段利用约束松弛度来处理等式约束,并采用Kukkonen和Lampinen工作机制改进边界约束处理方法;在侦察蜂阶段引入交叉算子代替侦察阶段的随机搜索,保证种群的多样性,提高算法的收敛速度。一组13个基准函数和4种工程设计问题的测试试验验证了算法的可行性和有效性,改进的交叉的人工蜂群算法在求解约束优化问题时其可开发性、鲁棒性、防局部最优、收敛速度和极值等方面较其他算法更优。
- 张平华李敬明胡贤德胡俊
- 关键词：人工蜂群算法交叉算子收敛速度
- 信管特色专业建设中的问题及其对策研究被引量：1
- 2010年
- 研究了信息管理与信息系统专业的专业定位、课程结构等问题,分析了信息管理与信息系统的专业建设取得的成绩及不足,并提出了发展信息管理与信息系统专业教育的对策。
- 陈秀明胡贤德吴炜炜万家华
- 关键词：信息管理与信息系统
- 计算机软件技术课程群建设研究与实践被引量：1
- 2011年
- 根据学校进一步深化教育教学改革,培养高素质应用型人才,促进学校特色发展的指导精神,结合市场对软件人才需求的实际情况,本文深入探讨了组建计算机软件技术课程群的必要性,分析了课程群内课程的关联性,切实做好课程之间衔接的方法,完成整个课程群体系的教学模式和教学方法的改革,进一步提高学生的计算机软件开发实践能力和创新能力。
- 李敬明胡贤德
- 关键词：应用型人才软件技术课程群教学改革
- 直觉犹豫模糊集的相关系数在群推荐中的应用被引量：3
- 2017年
- 在直觉犹豫模糊集描述的群推荐系统中,首先,针对直觉犹豫模糊距离公式计算相似性问题中存在的不足,提出了直觉犹豫模糊集相关系数的概念;其次,给出直觉犹豫模糊集相关系数的聚类算法,并分析采用直觉犹豫模糊集相关系数公式与距离公式计算相似性的区别;最后,利用直觉犹豫模糊集相关系数对电影进行推荐,结论表明了直觉犹豫模糊集相关系数方法的实用性和有效性。
- 陈秀明钱丽胡贤德李敬明张怡文
- 关键词：相关系数聚类分析
- 基于广义区间梯形模糊集的大学生素质评价模型被引量：1
- 2014年
- 基于广义区间梯形模糊数的重心计算、广义区间梯形模糊集的有权算术集成算子和混合集成算子,建立一种新模型来处理大学生素质评价问题.算例结果显示该模型处理大学生素质评价问题是有效的.
- 陈秀明胡贤德龚芳程家兴
- 关键词：素质教育大学生
- 基于交叉的全局人工蜂群算法的研究被引量：5
- 2017年
- 人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法在求解函数最优值时,存在后期收敛速度慢、易于陷入局部最优、疏于开发等问题.为了解决这些问题,对算法进行了深入研究,结合其他仿生智能优化算法的机制,提出了一种能有效提高收敛速度,增强算法开发性和全局寻优能力,并能有效避免种群个体陷入局部最优的算法——基于交叉的全局人工蜂群算法.选取7个标准测试函数进行实验仿真,结果表明,与ABC算法、全局最优人工蜂群算法(GABC)相比,基于交叉的全局人工蜂群算法(CGABC)的收敛速度及精度均有明显提高.
- 张平华李敬明胡贤德胡俊
- 关键词：人工蜂群算法
- 基于Spark的大数据混合计算模型被引量：55
- 2015年
- 现实世界大数据应用复杂多样,可能会同时包含不同特征的数据和计算,在这种情况下单一的计算模式多半难以满足整个应用的需求,因此需要考虑不同计算模式的混搭使用.混合计算模式之集大成者当属UCBerkeley AMPLab的Spark系统,其涵盖了几乎所有典型的大数据计算模式,包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)、以及图计算(Graph X).Spark提供了一个强大的内存计算引擎,实现了优异的计算性能,同时还保持与Hadoop平台的兼容性.因此,随着系统的不断稳定和成熟,Spark有望成为与Hadoop共存的新一代大数据处理系统和平台.本文详细研究和分析了Spark生态系统,建立了基于Spark平台的混合计算模型架构,并说明通过spark生态系统可以有效地满足大数据混合计算模式的应用.
- 胡俊胡贤德程家兴
- 关键词：大数据SPARK
- 小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究被引量：18
- 2017年
- 针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
- 胡贤德曹蓉李敬明阮素梅方贤
- 关键词：信用风险评估BP神经网络
