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李洋

作品数：7 被引量：66H指数：4
供职机构：湖南对外经济贸易职业学院更多>>
发文基金：湖南省教育厅自然科学基金湖南省教育厅科研基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 6篇模糊PETR...
  • 5篇模糊推理
  • 3篇产生式
  • 3篇产生式规则
  • 2篇遗传算法
  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇线程
  • 2篇线程技术
  • 2篇克隆选择
  • 2篇克隆选择算法
  • 2篇BP算法
  • 2篇参数优化
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇网络
  • 1篇网络安全
  • 1篇聚类

机构

  • 6篇长沙理工大学
  • 3篇湖南对外经济...
  • 1篇湖南农业大学

作者

  • 7篇李洋
  • 5篇乐晓波
  • 1篇黄璜
  • 1篇傅卓军

传媒

  • 3篇计算机工程
  • 2篇计算机应用
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2011
  • 1篇2010
  • 2篇2007
  • 2篇2006
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
K-means聚类算法在入侵检测中的应用被引量：33
2007年
提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型,实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据,能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明,该方法具有较强的实用性和自适应功能。
李洋
关键词：网络安全入侵检测数据挖掘聚类分析
蚁群算法在模糊Petri网参数优化中的应用被引量：13
2007年
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网的建立意义重大。把蚁群算法中的最大-最小系统引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出一种基于线程实现技术的参数优化算法。该算法实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,经蚁群线程优化算法训练出的参数正确率较高,且所得的模糊Petri网具有较强的泛化能力和自适应功能。
李洋乐晓波
关键词：模糊PETRI网模糊推理线程技术蚁群算法
基于遗传-BP算法的FPN参数优化的研究被引量：4
2006年
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立意义重要,一直是尚未解决的难题。该文把遗传算法与BP算法相结合,引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于二阶段的FPN模型的参数优化策略,该策略实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,经二阶段优化后训练出的参数正确率很高,且所得的FPN模型具有较强的泛化能力和自适应功能。
李洋乐晓波
关键词：模糊PETRI网产生式规则模糊推理BP算法
克隆选择算法在优化模糊Petri网参数中的应用被引量：1
2011年
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网的建立具有重要意义,但一直是尚未解决的难题。首次把克隆选择算法引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出一种基于线程实现技术的参数优化算法,该算法实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,经克隆选择线程优化算法训练出的参数正确率较高,且所得的模糊Petri网具有较强的泛化能力和自适应功能。
李洋乐晓波
关键词：模糊PETRI网模糊推理克隆选择算法线程技术
模糊Petri网与遗传算法相结合的优化策略被引量：13
2006年
如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立具有非常重要的意义,一直是尚未解决的难题。文中首次将遗传算法引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于遗传算法的参数寻优算法,该算法实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例表明,由此训练出的参数正确率较高,所得的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能。
李洋乐晓波
关键词：模糊PETRI网产生式规则模糊推理
基于模糊Petri网学习能力问题的最优化算法被引量：4
2010年
在分析模糊Petri网推理机制的基础上,将优化算法ACA(Ant Colony Algorithm)引入至FPN(Fuzzy Petri Net)的学习能力问题中。针对一知识库系统的具体实例,探讨该算法在FPN学习能力问题中的具体实现,并结合传统优化算法对比分析了它们各自的特点和性能优劣。仿真实验表明,ACA算法整体性能最佳,训练出的参数正确率较高,且所得的模糊Petri网具有很强的泛化能力和自适应功能。
李洋乐晓波
关键词：模糊PETRI网遗传算法BP算法蚁群算法克隆选择算法
一种新的模糊Petri网推理机制被引量：2
2011年
针对模糊Petri网(FPN)建立过程中模糊产生式规则各项参数的确定问题,通过引入一种新的FPN推理机制,利用虚库所和虚变迁构建分层FPN模型。该方法的实现不依赖经验数据,对初始输入无严格要求。仿真实例结果表明,利用该推理机制对非训练样本中的输入数据进行模糊推理,所得的FPN模型具有较强的泛化和自适应能力。
傅卓军黄璜李洋
关键词：模糊PETRI网产生式规则模糊推理
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