郭云
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于双向搜索差分进化的多目标优化算法被引量：1
- 2012年
- 针对差分进化算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优的问题,设计了双向搜索机制以增强DE(Differential Evolution,DE)算法的局部搜索能力。一方面降低了算法陷入局部最优的风险,另一方面可增强Pareto解集的多样性,使Pareto前沿面的解集分布更为均匀。实验结果表明,相比于NSGA-II等同类算法,提出的方法在搜索Pareto最优解时效率更高,并且Pareto最优解集的精度及分布程度比前者更好。
- 宋通庄毅郭云
- 关键词：差分进化多目标优化双向搜索
- 基于约束的典型相关分析集成学习算法
- 2012年
- 基分类器的差异性对于集成学习来说至关重要,从直观上讲,对约束重采样有潜力获得比对样本重采样更好的多样性.文中在典型相关分析算法基础上,通过引入成对约束作为监督信息对样本进行特征抽取从而形成新的训练数据.算法中集成学习的思想主要体现在成对约束的选取上,对约束进行随机重采样以获得具有多样性的基分类器.在多特征手写体数据集以及人脸数据集(Yale和AR)上进行实验考察该算法随选取的约束比例变化的情况,结果表明该方法获得比传统集成学习方法更好的性能.
- 郭云张道强宋通
