国家民委科研基金(08GX01)
- 作品数：37 被引量：230H指数：10
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- 相关机构：广西民族大学黔南民族师范学院南京师范大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学航空宇航科学技术更多>>
- 一种基于混沌变异的多目标粒子群优化算法被引量：2
- 2010年
- 针对多目标优化(multi-objective optimization problem,MOP)问题,特别是解集分布非均匀问题,提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向,在进化后期加入混沌变异操作,有效地避免早熟收敛现象;根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)特有的记忆建立外部档案,动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试,实验结果表明该算法是有效可行的,其性能比SPEA和NSGAII更优。
- 裴胜玉周永权
- 关键词：粒子群优化多目标优化PARETO支配
- 改进型人工鱼群算法及复杂函数全局优化方法被引量：20
- 2008年
- 在分析人工鱼群算法存在不足的基础上,对人工鱼群算法加以改进,提出了一种改进型人工鱼群算法。该算法提高了全局搜索能力和收敛速度,并用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法具有精度高、搜索速度快等特点,是一种求解复杂函数全局最优化的智能算法。
- 黄华娟周永权
- 关键词：复杂函数全局优化
- 正交泛函网络函数逼近理论及算法被引量：2
- 2009年
- 基于正交函数的概念和特性,提出一种正交泛函网络新模型,给出了正交泛函网络学习算法。该算法是借助于正交函数性质和Lagrange乘数法做辅助函数,对泛函参数学习过程归结为求解一组线性方程组的过程。最后,通过函数逼近算例计算机仿真结果表明,该算法十分有效,具有模型简单、逼近精度高等特点。
- 周永权吕咏梅申芸
- 关键词：正交函数LAGRANGE乘数法学习算法函数逼近
- 泛函网络在线增量式学习算法及应用
- 2009年
- 给出了一类泛函网络的数学模型,并分析了它的拓扑结构特点和离线学习过程。在此基础上根据分块矩阵计算方法和泛函网络基函数矩阵本身的特点,给出了泛函网络的两种在线增量式学习算法。该算法能充分利用历史训练结果,具有学习、修正和应变功能。最后,以H(?)non时间序列为例进行仿真。仿真结果表明这两种学习算法是可行和有效的。
- 周永权罗淇方吕咏梅赵斌
- 关键词：LAGRANGE乘数法
- 基于ROC曲线的两类分类问题性能评估方法被引量：21
- 2010年
- 为了克服传统分类算法指标存在的不足,即分类准确度、精确度和检测概率等指标对类别先验概率不具有稳健性,采用基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法来评估两类分类算法,通过参数法或非参数法建立ROC曲线,使用几率点欧氏距离、曲线下面积、最佳阈值点等指标对两类算法进行性能评估。实验结果表明,相对于传统算法,基于ROC曲线的评估方法的性能得到了很大的提高,在分类器识别算法性能评估中是一种有效的评估方法。
- 韦修喜周永权
- 关键词：ROC曲线
- 基于多项式基函数的泛函网络构造方法与逼近理论被引量：1
- 2008年
- 用构造性方法证明:对于给定的r阶多项式函数,可以具体地构造出一个三层泛函网络,以任意精度逼近该多项式,所构造的网络的中间神经元个数仅与多项式基函数的阶数r有关,并能用r表达。该文所得结果对于基于多项式基函数的泛函网络逼近任意函数类的网络具体构造和逼近具有理论指导意义。
- 周永权刘晓冀张明
- 关键词：泛函网络
- 人工鱼群与微粒群混合优化算法被引量：25
- 2010年
- 针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。
- 姚祥光周永权李咏梅
- 关键词：微粒群算法人工鱼群算法测试函数
- 一种基于泛函网络求数值积分方法研究被引量：4
- 2009年
- 提出了一种基于泛函网络求数值积分新方法,给出了一种泛函网络模型及学习算法,并将该模型用于求任意函数的数值积分,理论上证明了泛函网络用于逼近数值积分定理。最后通过5个数值积分算例,并与传统计算方法作了比较分析,仿真结果表明,提出的数值积分方法精度高,适应性强,且不需要确定被积函数的原函数,因此该方法在工程技术中有较大的应用价值。
- 韦修喜周永权蓝晓玲
- 关键词：泛函网络基函数学习算法函数逼近数值积分
- 双种群进化策略在求解非线性多峰函数优化中的应用
- 2012年
- 针对非线性多峰函数的优化问题求解困难,提出一种双种群进化策略快速收敛的算法。首先,对于该类最优化问题使用双种群随机变量作为变异算子,在两个不同的子群间并行进行进化,通过使用不同的突变算子策略,实现种群在求解空间具有尽可能分散地搜索的同时在局部也具有尽可能细致的搜索能力。通过子群重组实现子群间的信息交换,通过仿真实例可看出,该算法在非线性多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。
- 郭德龙杨楠谢治州
- 关键词：双种群进化策略多峰函数函数优化双突变
- 基于膜计算的一种新型求解非线性方程组的优化算法被引量：2
- 2013年
- 非线性方程组的数值求解问题是一个很重要的课题。大多数的求解算法,例如梯度下降法和牛顿法,其收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。对于很多非线性方程组,选择好的初始点是一件非常困难的事情。针对以上这些问题提出一种基于膜计算优化算法,算法首先对搜索的空间分割,每个子空间作为一基本膜,在其中的区域中应用进化策略,并且对于每个膜区域把最好的解传给最外层膜。最外层膜区域采用全局搜索策略粒子群算法寻找最优解。仿真实验结果表明该算法比其他算法收敛速度快、精度高。
- 郭德龙夏慧明周永权
- 关键词：进化策略全局优化膜结构
