国家自然科学基金(79670064)
- 作品数：8 被引量：162H指数：5
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- RBF神经网络的递阶遗传训练新方法被引量：78
- 2000年
- 针对 RBF网络的特点 ,提出一种递阶遗传算法 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。
- 郑丕谔马艳华
- 关键词：RBF网络递阶遗传算法神经网络
- 粗糙度量和模糊信息颗粒化被引量：5
- 2001年
- 信息是由对象、属性、值组成的三元组 ,当对属性值用较粗的标度去度量时就得到了其论域上的粗糙度量 .据此构造了模糊集合理论的基础概念 ,即模糊集合是不确定标度下的粗糙度量 ,隶属函数则是粗糙程度不同的度量间的转换函数 ,模糊集合将信息模糊颗粒化 ,这些信息颗粒之间的相互关系就是模糊映射或模糊计算 .基于这些概念的模糊系统具有可理解性 .
- 陈有安郑丕谔李光泉
- 关键词：模糊集模糊信息颗粒化
- 基于RBF神经网络的股市建模与预测被引量：56
- 2000年
- 提出一种基于 RBF神经网络的股市预测建模方法 ,并采用递阶遗传算法训练 RBF网络的参数、权重和结构 .对上证综指和个股 (伊利股份 )的建模与预测结果表明 ,该训练方法使 RBF神经网络具有很强的学习与泛化能力 。
- 郑丕谔马艳华
- 关键词：RBF网络递阶遗传算法股票市场
- 基于混沌神经网络车辆选径问题优化算法
- 2007年
- 在混沌神经网络中引入一时变参数控制混沌行为,构造一个具有暂态混沌特性的神经网络.利用解组合优化问题时具有的随机性和确定性并存的优点,提出了混沌神经网络解法,并与HNN算法和SA算法进行比较针,对随机需求的车辆选径问题进行求解.结果表明:寻优性能和收敛效率很强,适用求解车辆选径问题.
- 王德东郑丕谔
- 关键词：组合优化暂态混沌神经网络
- 车辆路径问题的混沌神经网络解法被引量：14
- 2005年
- 利用混沌神经网络在解组合优化问题时具有的随机性和确定性并存的优点,对一类随机需求服从泊松分布的车辆选径问题进行了求解,提出了一种混沌神经网络求解算法,并与平均场退火算法和模拟退火算法进行了比较。结果表明,该算法具有很强的避免陷入局部极小点的能力和较强的全局搜索能力,较大地提高了优化的时间性能和求解质量,是求解车辆选径问题的有效方法。
- 王德东郑丕谔
- 关键词：组合优化混沌神经网络
- 股市预期收益率与波动关系的研究被引量：9
- 2005年
- 利用SV_m模型对Koopman等的研究结论进行了验证,对SV_m模型进行了扩展,提出了一种能捕捉非对称效应的A-SV_m模型,并用该模型和SV_m模型对预期收益率与波动的关系进行了实证研究.研究结果与Koopman等人的结论不同,表明预期收益率与波动之间的关系是时变的,而且波动(条件方差)对预期收益率的影响并不显著.结合Harrison、Campbell等人的研究对结果进行了解释.
- 黄大海郑丕谔
- 关键词：股市预期收益率SV-M模型
- 求解线性规划问题的光滑型牛顿算法被引量：1
- 2008年
- 对线性规划的最优性条件,给出一个扩展系统,设计一个连续化的光滑型算法求解该系统。所设计的算法的全局收敛性不需要添加任何假设条件。在每一个迭代点处,只需要解一个线性方程组和做一次线性搜索,比现有求解线性规划问题的连续化方法具有更好的收敛性质。
- 孙秀萍郑丕谔
- 关键词：线性规划
- 利用光滑型算法求解线性规划问题
- 2008年
- 针对线性规划问题,给出了其原问题和对偶问题的最优性条件,并通过引入一个正则化的对称扰动的光滑函数,将其扩展成一个混合线性互补问题,并利用光滑型算法求解.该算法具有全局收敛的特性.对于有最优解的问题,算法能求得问题的一个严格互补解;对于不可行的问题,算法也能表明问题的不可行性.
- 孙秀萍郑丕谔
- 关键词：线性规划全局收敛性
