国家自然科学基金(10471045)
- 作品数：20 被引量：188H指数：6
- 相关作者：杨晓伟郝志峰吴广潮黄翰余舒更多>>
- 相关机构：华南理工大学吉林大学国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学医药卫生经济管理更多>>
- 二维Landau-Lifshitz-Darwin耦合模型整体弱解的存在性被引量：1
- 2010年
- 运用先验估计和Galerkin方法,证明了二维Landau-Lifshitz方程耦合Maxwell方程的Darwin模型的整体弱解存在性.
- 黄丙远丁时进
- 关键词：整体弱解LANDAU-LIFSHITZ方程GALERKIN方法
- 一种基于动态拓扑结构的PSO改进算法被引量：13
- 2005年
- 该文提出了一种新颖的PSO改进算法-PSO-DT。该算法通过动态调整粒子群的拓扑结构,在算法前期弱化全局最优粒子的影响力,以最大化地扩展寻优范围;在算法后期则强化全局最优粒子的影响力,以加快算法收敛速度。此外,文章还在PSO-DT中引入变异算子,获得MPSO-DT,大大减少了算法时间。通过对6个基准函数的测试及与另一改进算法MPSO-TVAC的对比实验,证实了该改进方案是有效而实用的。
- 温雯郝志峰
- 关键词：粒子群优化算法拓扑结构模拟退火变异算子
- 自适应模糊支持向量机算法被引量：8
- 2006年
- 支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。
- 邵壮丰杨晓伟吴广潮
- 关键词：支持向量机最小二乘支持向量机自适应迭代
- 矩阵代数中可乘保范映照的显形式
- 2008年
- 在矩阵的可乘映照理论与应用中,判定一个可乘映照是否保持某类特定的数值特征以及获取可乘映照在保持某类数值特征条件下的解析式备受关注。对此,着重研究了一般可乘映照在具有某种保秩性或保范性下的表示问题。借助于构造的方法,给出了判定一个可乘映照是否为保秩映照的新的便捷方法。针对F=R或C,分别得到了Mn(F)上保1-范数、保∞-范数以及保F范数的可乘映照的显形式,进而证明了Mn(F)上保持1-范数可乘映照必为保F范数映照,而可乘保F范数映照又一定保谱半径、保数值半径、保正规性、保酉性等。
- 戴清平冯良贵
- 关键词：矩阵范数
- 混合树增广朴素贝叶斯分类模型被引量：3
- 2009年
- 树增广朴素贝叶斯分类算法(TANC)虽然降低了朴素贝叶斯分类算法(NBC)的条件独立性约束,但是该模型同时又要求每个条件属性结点(除树的根结点外)都有两个父结点,这种限制同样降低了分类的正确率。因此,提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型(MTANC)。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。
- 崔丽梅郝志峰廖芹
- 关键词：数据挖掘贝叶斯粗糙集
- 基于选择的均匀试验设计被引量：1
- 2006年
- 均匀试验设计能大大减少试验次数,已在国防、农业、工业等多方面应用取得了巨大成就,文章就基于选择的均匀试验设计进行了阐述。
- 贺继刚杨晓伟陈炎雄温尚清
- 随机变点统计的MDR边缘检测算法被引量：4
- 2009年
- 统计方法是计算机视觉中边缘检测的重要处理方法,但是之前的基于概率统计的算法在效率和效果方面均不能得到令人满意的结果,所以阻碍了这类算法的推广应用和进一步发展。为此,提出一种基于随机变点统计的多尺度(multi-directions-relationship,MDR)边缘检测算法,并深入分析和讨论了该算法在实际应用中的处理框架和多个参数控制问题。实验证明,该算法在保全图像信息和细节处理上均具有优势。
- 关毅璋郝志峰
- 关键词：计算机视觉边缘检测
- 基于支持向量机的大样本回归算法比较研究被引量：3
- 2006年
- 支持向量机的研究是当前人工智能领域的研究热点。基于支持向量机的大样本回归问题一直是一个非常具有挑战性的课题。最近,基于递归最小二乘算法,Engel等人提出了核递归最小二乘算法。文中基于块增量学习和逆学习过程,提出了自适应迭代回归算法。为了说明两种方法的性能,论文在训练速度、精度和支持向量数量等方面,对它们做了比较。模拟结果表明:核递归最小二乘算法所得到的支持向量个数比自适应迭代回归算法少,而训练时间比自适应迭代回归算法的训练时间长,训练和测试精度也比自适应迭代回归算法差。
- 杨晓伟骆世广余舒吴春国梁艳春
- 关键词：支持向量机
- 基于离散数字编码的蚁群连续优化算法被引量：3
- 2008年
- 本文提出了一种基于离散编码的蚁群连续优化算法(CACO-DE),用于求解连续优化问题。以往蚁群算法(ACO)的研究,以求解离散优化问题为主,较少涉及连续优化问题。与经典的ACO算法不同,CACO-DE将有限精度的实数转化为一个数字串,数字串的每位取0到9之间的数字,从而实现了用离散编码描述实数的效果。CACO-DE延用了经典ACO算法的框架,并加入了特殊的选择机制、信息素更新方式和局部搜索策略。测试实验结果表明:CA-CO-DE比以往同类算法求解速度更快且精度更高。
- 吴广潮黄翰
- 关键词：蚁群算法
- 自适应迭代算法支持向量集的特性研究被引量：5
- 2006年
- 针对在支持向量机研究中,传统的优化方法无法处理规模不断扩大的分类问题,为设计适应大样本分类的训练算法,提出了基于块的自适应迭代算法。在该算法的训练过程中,块增量学习和逆学习交替进行,能够自动得到一个小的支持向量集。将该算法与SVML ight在支持向量数量方面进行了比较,计算了UC I(Un i-versity of Californ ia-Irvine)中的6个数据集和著名的Checkboard问题。结果表明:该自适应迭代算法确定的支持向量数一般不到SVML ight所得到的支持向量数的一半,其中70%多的支持向量被SVML ight所确定的支持向量集所包含,在支持向量选择方面具有高效性。
- 杨晓伟欧阳柏平余舒吴春国梁艳春
- 关键词：最小二乘支持向量机
