杨小芹
- 作品数：25 被引量：114H指数：7
- 供职机构：南昌航空工业学院测试技术与控制工程系更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江西省主要学科学术和技术带头人培养计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术机械工程电子电信更多>>
- 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
- 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
- 进化计算的二进制与浮点数自适应混合编码方法被引量：1
- 2002年
- 提出了一种新的基于二进制码串和浮点数码串的混合编码方法，将遗传个体的每一变量编码为二进制和浮点数的混合码串，使得进化计算能结合二进制编码方法全局探索能力强的特点和浮点数编码方法局部寻优能力强的特点。在这种混合编码方法中，根据进化过程中遗传群体平均适应度的变化，自适应地改变二进制码串和浮点数码串所占比例，使得进化计算的全局探索能力和局部寻优能力得到了较好的平衡，提高了进化计算的收敛速度和全局优化收敛率。文章对一系列典型函数的优化计算实验验证了基于二进制码串和浮点数码串的混合编码的特点。
- 杨力平杨小芹刘云生
- 关键词：进化计算二进制浮点数计算机
- 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
- 机械加工零件表面纹理缺陷检测被引量：47
- 2004年
- 在一些对机械加工零件表面的加工精度和表面质量要求较高的自动化工业中 ,对机械加工零件表面纹理缺陷进行可靠的、有效的检测和分析可以大大地提高生产加工的自动化水平。为了能够对机械加工零件表面进行可靠、有效的检测 ,根据机械加工零件表面的纹理特点 ,设计了一种新的图像频域滤波器 ,用于增强缺陷纹理图像和抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰 ,再通过图像分割的方法的实现了缺陷纹理和背景纹理的分割。实验结果显示 ,这种方法检测速度较快 。
- 黎明马聪杨小芹
- 关键词：图像滤波图像分割机械加工零件表面纹理
- 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
- 基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略被引量：1
- 2000年
- 本文提出了一种基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略 ,模糊自适应Hamming神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域 ,并相应记录下该区域内最优个体和它的适应度 ,因此通过Hamming神经网络对进化个体的聚类分析 ,进化策略具有搜索记忆性 ,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性 ,从而避免早熟现象的发生 ,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索 ,进而加快进化策略的收敛速度 。
- 黎明杨小芹刘高航
- 关键词：进化策略HAMMING神经网络聚类分析早熟
- 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
- 一种多模式协作遗传算法被引量：3
- 2005年
- 该文主要针对遗传算法在实际操作应用中遗传算子和参数选取的复杂性,分析和探讨了一种多模式协作遗传算法。对于不同的优化问题以及遗传算法的不同运行阶段,引入局部遗传算法来实现一定领域中几种改进的遗传算子的适应性选取,使它们能够有效协作并且能够有效发挥各自特长,形成一种具有广泛适用性的算法模式。使用者可以在缺乏理论指导和经验参数情形下,不再凭借许多对比实验来选取合适的算子类型,方便和拓展了遗传算法的使用,并且通过试验证明了该方法的有效性。
- 苏贞黎明杨小芹
- 关键词：遗传算子函数优化
- 遗传算法设计神经网络的一种新方法
- 2001年
- 提出了一种基于平均风险误差准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法，遗传算法的适应度函数并不采用基于传统的最小均方误差准则，而是由最小平均风险误差准则所决定，这种方法在计算神经网络输出与期望输出之间误差的同时，还要考虑神经网络对每一类训练样本产生的这种误差所引起的风险损失．这种方法优化得到的神经网络不但可以准确地再现训练样本集合的期望输出，对训练样本集合外样本的预测能力也有明显的提高．
- 黎明陈敏杨小芹刘高航
- 关键词：优化设计
