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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(60273080)

作品数:4 被引量:36H指数:3
相关作者:张长胜孙吉贵杨凤芹岳娜张永刚更多>>
相关机构:吉林大学教育部更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金吉林省杰出青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 2篇PSO
  • 1篇动态聚类
  • 1篇动态聚类算法
  • 1篇学习算法
  • 1篇遗传算法
  • 1篇仪表飞行
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇群算法
  • 1篇人工智能
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇混合学习算法
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇惯性权重
  • 1篇仿真
  • 1篇飞行

机构

  • 4篇吉林大学
  • 1篇教育部

作者

  • 4篇张长胜
  • 3篇孙吉贵
  • 2篇杨凤芹
  • 1篇崔妍
  • 1篇欧阳丹彤
  • 1篇张慧杰
  • 1篇范玮
  • 1篇张永刚
  • 1篇张健
  • 1篇岳娜

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2006
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种基于PSO的分割聚类算法被引量:5
2008年
为了求得一个数据集的最优分割,提出了一种基于PSO的分割聚类算法-PKPSO,将PSO算法和K均值聚类算法有效地结合在一起,对群体中的候选解有选择地利用K均值算法做进一步优化以提高解的精度。通过对算法的分析,给出了控制参数选择依据。并将此算法与单独使用K均值、PSO算法及QPSO算法聚类进行比较,试验测试结果表明:PKPSO算法有更好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统算法易陷入局部极小值的缺点,而且求得解的精度和算法的稳定性都明显优于其他方法。
张长胜孙吉贵崔妍杨凤芹
关键词:人工智能粒子群算法K均值算法惯性权重
仪表飞行仿真系统的实现被引量:1
2006年
为缩短训练飞行员的周期,提高训练飞行员的质量,设计并实现了一种仪表飞行仿真系统。对系统中使用的各种技术进行了深入的研究,包括应用系数构造法实现空气动力学模型,采用基于组件的方式实现控制系统模型部分,应用树形结构组织管理各种数据以及使用XML(extensib le M arkup Language)语言定义配置文件等。在控制系统部分还给出应用基本控制组件实现PID(Proportional Integral Derivative)反馈控制器。这种基于组件的方式有效地提高了控制系统的灵活性及可扩展性。该仪表飞行仿真系统已应用到国产某型号飞机飞行员训练中,如果不加控制信号,可保持平飞状态30 s左右,非常接近实际飞行状态。实践证明,该系统在实时性和仿真度等方面均符合需求。
张长胜孙吉贵张健范玮
关键词:飞行仿真PID控制
一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法被引量:25
2008年
针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练,直至发现满意的网络参数.实验结果表明,新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.
张长胜欧阳丹彤岳娜张永刚
关键词:LM算法遗传算法神经网络
一种基于PSO的动态聚类算法被引量:5
2007年
传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响,然后使用离散PSO算法不断优化簇的数量并使用K-means算法进一步优化每个粒子代表的聚类中心.为了提高收敛速度,对算法进行了的改进,使每个粒子的惯性权重随迭代次数非线性自适应地调整.最后通过实验对算法的有效性进行了验证,并给出实验结果.
张长胜孙吉贵杨凤芹张慧杰
关键词:动态聚类PSOK-MEANS算法
共1页<1>
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