白芸
- 作品数：4 被引量：22H指数：2
- 供职机构：西安科技大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 矿用钻孔窥视仪的摄像头定位装置
- 本实用新型公开了一种矿用钻孔窥视仪的摄像头定位装置，包括套筒和环绕套筒设置在套筒中部外壁上的导向槽，以及环绕套筒设置在套筒一端外壁上的第一紧固槽和环绕套筒设置在套筒另一端外壁上的第二紧固槽，套筒上沿轴线方向设置有伸缩缝；...
- 张天军王乾魏文伟董晓刚石涛羽玥陈阁白芸
- 文献传递
- 基于均匀设计的差分进化算法的参数设定被引量：2
- 2017年
- 差分进化算法参数的设定多采用经验选取方式,其缺点是试验运行量大以及难以得到最优参数组合,从而在很大程度上影响了算法的寻优能力。将均匀设计的试验方法引入差分进化算法的参数设定中,通过对单峰函数、多峰函数和病态函数等3种不同类型的标准测试函数进行均匀设计试验,找出适合不同类型标准测试函数的最优参数组合,从而达到对差分进化算法的参数进行设定的目的。结果显示,将经过均匀设计试验得到的两组最优的参数组合用于差分进化算法时,所获得的平均全局最优解为4.3215,平均标准差为3.650。可见,利用均匀试验设计方法对基本差分进化算法的参数进行设定是可行且有效的,同时具有较好的稳定性。
- 白芸张天军赵高长刘杰
- 关键词：差分进化算法均匀设计测试函数
- 人工蜂群算法的改进及其应用
- 人工蜂群算法是群体智能优化算法的一种。由于其具有控制参数较少、易于实现、计算简单等优点，被广泛应用于多个研究领域。但是，与其他一些智能算法相类似，基本人工蜂群算法同样存在着早熟收敛、易陷入局部最优、进化后期收敛较慢等问题...
- 白芸
- 关键词：人工蜂群算法禁忌搜索
- 基于Adaboost的改进BP神经网络地表沉陷预测被引量：19
- 2019年
- BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题,为了更精确地进行地表沉陷变形预测,引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进,并运用Matlab R2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表沉陷预测模型。首先通过BP神经网络进行训练、测试,经过多次迭代,将每个BP神经网络作为一个弱预测器加权组合,形成强预测器,并首次对青岛地铁3号线保河区间隧道进行地表下沉值预测。预测结果表明:Adaboost的BP神经网络预测下沉值的平均绝对误差为0.585 3 mm,平均相对误差为5.82%,与BP神经网络预测相比,绝对误差降低了2.594 7 mm,相对误差降低了27.46%,由此表明Adaboost的BP神经网络适用于地表沉陷预测,且预测精度更高。
- 潘红宇赵云红张卫东白芸韩亚伟
- 关键词：地表沉陷ADABOOST算法BP神经网络
