陕西省软科学研究计划(2012KRM58)
- 作品数：13 被引量：143H指数：7
- 相关作者：贺兴时杨新社丁文静盛孟龙李娜更多>>
- 相关机构：西安工程大学密德萨斯大学上海宝信软件股份有限公司更多>>
- 发文基金：陕西省软科学研究计划陕西省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理天文地球更多>>
- 双边定数截尾场合下Burr Ⅻ分布的Bayes估计被引量：7
- 2014年
- 在双边定数截尾样本下,文章基于未知参数的先验分布为无信息先验和Gamma分布,分别考虑平方损失和LINEX损失,研究了Burr Ⅻ分布的参数和可靠性指标的Bayes估计,并运用随机模拟的方法对各种估计结果进行了分析比较,结果表明LINEX损失下,基于gamma先验分布,贝叶斯估计结果精度更高.
- 周洁贺兴时刘俊利
- 关键词：BURRBAYES估计先验分布
- 基于DEA方法的五星级酒店经营效率评价被引量：2
- 2015年
- 通过数据包络分析理论(DEA)中的C2 R模型,计算23个省市的五星级酒店经营效率,根据技术效率、纯技术效率及规模效率等影响因素,评价各地区的五星级酒店的经营效率.研究结果表明,在所研究的23个省市中有6个地区的经营综合技术效率为1,达到最优,而其余省市的差距相对较大.建议合理地扩大或缩小五星级酒店的规模,改进管理模式,提高人员技术水平,从而提高五星级酒店的经营效率.
- 焦琼贺兴时
- 关键词：数据包络分析C2R模型五星级酒店
- 基于粒子群的大量信息模糊检索被引量：1
- 2013年
- 为了改善随着信息量增加信息检索效率急剧降低的情况,将改进的粒子群优化算法引入信息检索中,通过粒子群算法迭代检索,使关键检索字在大量信息点上模糊匹配,在迭代终止时检索出匹配度最高的信息项。对100万到2亿条信息量的信息进行检索实验,检索时间1.7 s左右,匹配度高于97%。该方法检索速度快、稳定、匹配度高且鲁棒性强。
- 牛四强贺兴时王慧敏
- 关键词：匹配度
- 改进的支持向量机算法在人脸识别上的应用被引量：10
- 2015年
- 支持向量机算法作为一种新的机器学习方法,在处理小样本分类问题上具有明显优势,但核函数和参数的选取直接影响支持向量机算法的性能.针对该问题,文中通过组合全局核函数和局部核函数的混合核函数方法,建立了基于粒子群算法的混合核支持向量机算法,并将其用于ORL人脸数据库的人脸识别测试.结果表明,该改进算法较标准的支持向量机算法具有更高的识别率.
- 谌璐贺兴时
- 关键词：支持向量机混合核函数粒子群优化算法人脸识别
- 基于粒子群算法的布谷鸟搜索算法被引量：23
- 2014年
- 为进一步提高布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search)的收敛速度和计算精度,将PSO算法用于CS算法的位置更新过程,提出了基于PSO算法的布谷鸟搜索算法(CSPSO).最后,通过6个典型测试函数进行仿真实验.结果表明,CSPSO算法比CS算法和自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCS)具有更快的收敛速度,更高的收敛精度和稳定性.
- 李娜贺兴时
- 关键词：粒子群优化算法
- 多目标布谷鸟搜索算法被引量：17
- 2015年
- 解决多目标优化问题,并得到精确的、高质量的Pareto前沿解是非常具有挑战性的。将CS算法运用于多目标问题解的迭代更新过程,对传统的基于Pareto支配关系的适应度函数进行了改进,并提出基于小生境技术的逐步档案缩减法用于档案解的缩减与维护过程,设计出了多目标布谷鸟搜索算法(MOCS)。通过仿真实验验证以及相关性能指标的测试结果得出,MOCS算法与经典的NSGAII算法相比,在所得解的收敛性、多样性和均匀性方面均有所改善。
- 贺兴时李娜杨新社余兵
- 关键词：多目标算法PARETO最优解
- 一种改进的自适应变异蝙蝠算法被引量：19
- 2014年
- 针对蝙蝠算法在解决高维复杂问题时容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,文中提出了一种改进的蝙蝠算法。在原算法的基础上,引入一种交叉变换的方式更新蝙蝠群体的位置,一方面是为了提高蝙蝠算法的遍历性,另外还可以减小蝙蝠算法陷入局部最优解的可能性。模拟蝙蝠发声的音量变化,采用自适应的变换的方式改进蝙蝠算法最优解的选择模式,达到提高算法的精度和收敛速度的目的。最后通过标准的测试函数对改进后的算法进行数值模拟,结果显示,改进后的算法较为有效。
- 盛孟龙贺兴时王慧敏
- 关键词：自适应变异
- 改进蝙蝠算法在多目标优化中的应用被引量：5
- 2013年
- 在模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)的基础上,结合解决多目标优化问题的算法技术,探讨了2种改进的多目标蝙蝠算法——基于动态加权的SAGBA算法(DWASAGBA)和基于向量估计的SAGBA算法(VESAGBA),并对算法进行了仿真实验.结果表明,SAGBA算法所得到的解集分布均匀,能够得到测试函数较为准确的Pareto曲线.
- 丁文静贺兴时杨新社盛孟龙
- 关键词：多目标优化动态加权
- 蝙蝠算法的全局收敛性分析被引量：11
- 2013年
- 为了研究蝙蝠算法的收敛性,本文基于随机搜索算法的全局收敛性判断准则对蝙蝠算法的收敛性进行了分析,并通过仿真实验进行了验证.结果表明,蝙蝠算法不完全满足随机搜索优化算法的2个全局收敛准则,无法确保全局收敛,因此蝙蝠算法属于局部搜索优化算法.
- 盛孟龙贺兴时丁文静
- 关键词：全局收敛性全局最优解
- 基于模拟退火高斯扰动的蝙蝠优化算法被引量：48
- 2014年
- 蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化技术。为了提高BA算法的搜索效果,把模拟退火的思想引入到蝙蝠优化算法中,并对蝙蝠算法的某些个体进行高斯扰动,提出了一种基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)。分别将蝙蝠优化算法、模拟退火粒子群算法、SAGBA在20个典型的基准测试函数中进行仿真对比,结果表明SAGBA不仅增加了全局收敛性,而且在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法。
- 贺兴时丁文静杨新社
- 关键词：模拟退火仿真
