国家自然科学基金(61175126)
- 作品数：58 被引量：332H指数：12
- 相关作者：毕晓君肖婧李博陈春雨王珏更多>>
- 相关机构：哈尔滨工程大学辽宁省交通高等专科学校东北电力大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学交通运输工程更多>>
- 基于杂草优化算法的电力线通信系统资源分配被引量：5
- 2013年
- 为提高电力线通信系统资源利用率,提出一种基于改进入侵性杂草优化算法的资源分配方法。以速率自适应为准则,同时考虑系统功率谱的限制及用户之间的公平性等约束条件,采用在个体随机位置进行有方向性变异的二进制离散入侵性杂草优化算法,实现子载波的最优分配。在典型电力线通信系统环境下的仿真结果表明,与现有的资源分配算法相比,改进的杂草算法在系统容量、用户公平性等方面均有明显优势,可有效提高系统的性能。
- 毕晓君吕娜
- 关键词：电力线通信资源分配正交频分多址接入二进制编码
- 基于高维多目标定向混合进化的可变形机器人优化设计被引量：2
- 2016年
- 针对水路两栖模块化可变形机器人工作环境的复杂性和任务多变性,根据其结构和运动特性,提出一种基于高维多目标定向混合进化算法的机器人结构参数优化设计方法,使该型机器人的变形能力和两栖多种运动步态性能达到最优。通过一组方向矢量将搜索空间分解成多个固定寻优方向,并将机器人参数设计的该高维多目标优化问题转化成固定方向上的单目标优化问题;构建混合进化机制加强各方向上最优参数设计方案的搜索能力;以改进的交互式模糊支配和密度估计因子构造精英保留策略,提高设计方案集合的先进性和分布性。试验结果表明,高维多目标定向混合进化算法能够迅速、客观地选择合理的机器人结构参数,可以给设计人员提供更多的选择,为水路两栖可变形机器人的设计提供了一种简单、高效的新方法。
- 张永建毕晓君
- 基于向量机学习算法的多模式分类器的研究及改进被引量：11
- 2013年
- 为了提高向量机"一对一"学习算法在多模式识别中的分类效率,对基于支持向量机和相关向量机算法进行多模式分类的方法进行研究,发现比较次数过多是该方法计算量大的主要原因。提出了一种在每轮比较中,排除最差类别的新方法。该方法使比较次数逐级减少,并且当类别数较多时,总计算量减少尤其明显。通过理论分析和对数据分类的实验结果表明,新方法与传统分类器相比,在基本不影响分类正确率的前提下,机器训练与识别次数显著减少,算法运行速度明显提高。
- 柳长源毕晓君韦琦
- 关键词：模式识别相关向量机分类器
- 自适应匹配追踪的OFDM系统窄带干扰检测被引量：3
- 2014年
- 针对在OFDM通信系统中,基于压缩感知的窄带干扰检测时间过长的问题,提出了将自适应匹配追踪算法应用到压缩感知理论的信号重构过程中的算法。该算法可在未知干扰稀疏度的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,在低于奈奎斯特采样频率前提下,快速实现单个及多个窄带干扰信号检测。仿真结果表明:所提算法能够有效地实现窄带干扰检测且运行速度快,改善了OFDM通信系统的性能。
- 毕晓君邵然
- 关键词：正交频分复用窄带干扰压缩感知稀疏度信号重构
- 认知计算的发展综述被引量：8
- 2014年
- 认知计算是人工智能的重要组成部分,是模拟人脑的计算机系统,近年来随着大数据时代的到来得到广泛关注.文中介绍了认知计算的相关概念,归纳总结了认知计算的国内外研究现状,通过对计算机和人脑的区别分析,对认知计算的研究难点和重点进行了论述,提出认知计算的近期目标和远期目标,最后给出认知计算的未来展望.
- 董超毕晓君
- 关键词：人工智能计算机系统大数据
- 基于非合作博弈论的CoMP-JP资源分配算法被引量：1
- 2015年
- 为了提高LTE-A系统中协作多点联合处理技术(Co MP-JP)的资源利用率,保证中心用户和边缘用户在资源分配过程中的公平性和Qo S需求,提出一种以最大化系统吞吐量为目的中心用户和边缘用户联合处理的动态资源分配方法。首先,在功率给定的情况,每个簇内以保证用户的Qo S需求并最大化系统吞吐量为目的进行用户调度;其次,在调度完成后,为了协调用户间的干扰,实现系统的吞吐量的最大化,提出改进代价函数的非合作博弈控制算法,并证明该算法纳什均衡解的存在性与唯一性。实验结果表明:本文算法与现有算法相比,更能满足用户的Qo S需求和用户间的公平性,同时获得更高的系统吞吐量。
- 毕晓君郭柳胡菘益
- 关键词：资源分配
- 基于自适应ε的约束优化算法被引量：3
- 2015年
- 针对目前约束优化算法易陷入局部最优和鲁棒性不好等缺点,提出基于自适应ε的约束优化算法。首先,通过改进的个体比较准则,充分利用优秀不可行个体的有效信息,加大对搜索空间的探索力度,从而提高种群多样性;其次,提出自适应ε调整策略,平衡目标函数和约束违反度之间的关系,进而更加合理地进行个体比较。对13个标准测试函数的对比实验表明,本文算法不仅能够以较高精度收敛到全局最优解,而且鲁棒性较好。
- 毕晓君张磊
- 关键词：自适应
- 基于改进的教与学优化算法的图像增强方法被引量：6
- 2016年
- 为改善图像质量,并使处理后的图像便于后续处理工作,提出一种基于改进的教与学优化算法的图像增强方法。结合图像局部信息和全局信息将原始图像进行转换,并建立图像增强优化模型和包括了边缘强度、边缘像素和二维熵等重要信息的评价函数。对教与学优化算法进行两点改进:一方面自适应调整教学因子,充分协调种群的多样性和收敛性,提高全局搜索能力和收敛精度;另一方面通过最优个体引导机制,加快收敛速度。最后,将提出的教与学优化算法用于图像增强,来提高图像对比度。实验结果表明,相比于其他方法,本文算法获得更佳的视觉效果和图像质量。
- 毕晓君潘铁文
- 关键词：图像增强对比度评价函数收敛性
- 基于单目标拟合度的高维多目标可视化
- 2013年
- 针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题这一难题,提出了一种以单目标拟合为绘图基准的子图表可视化技术。该方法以与目标数相同的子图表形式显示Pareto标准解集,并在子图表中通过拟合位置绘制Pareto近似集。其图形有效地显示了Pareto近似集的收敛性和分布性,同时对单个解各维目标上性能的相对优劣性及不同解在同一目标上性能的对比情况都达到了有效的可视化显示。基于此思想设计了可视化模型并通过试验加以分析,达到了方便决策者对多目标优化问题进行分析和决策的目的。
- 毕晓君李博
- 关键词：PARETO前沿
- 基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化被引量：3
- 2015年
- 为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建立新的分布性维护机制使所获得的非支配解分布均匀、覆盖整个最优前沿。研究结果表明：对于3~8个目标的DTLZ系列测试函数,与PISA算法等几种较流行的高维多目标算法相比,本文方法收敛性好,解集覆盖范围广且分布均匀.
- 王艳娇肖婧
- 关键词：人工蜂群算法
