广东省自然科学基金(04020079)
- 作品数：11 被引量：37H指数：4
- 相关作者：郝志峰吴广潮蔡瑞初王美华黄翰更多>>
- 相关机构：华南理工大学华南农业大学信息技术有限公司更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省科技攻关计划教育部“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一般工业技术更多>>
- 基于双时间序列神经网络的短期电网负荷预测被引量：9
- 2007年
- 短期电网负荷预测是电网安全运行和经济调度的基础。现有预测方法存在对节假日预测不准确,不利于系统化等问题。根据短期负荷周期性变化的特点,创造性地提出双时间序列神经网络模型。同时为了克服实际温度数据缺失问题,提出一种新的温度量化方法。在广东省某地区的实际应用表明,该方法对于普通日和特殊日都取得了有较好的预测精度。
- 林辉郝志峰蔡瑞初
- 关键词：神经网络时间序列短期负荷预测
- 基于差异演化的粒子群优化算法被引量：1
- 2008年
- 针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.
- 郭广寒王志刚郝志峰
- 关键词：粒子群优化算法差异演化算法种群多样性
- 基于数据分割和近邻对的快速SVM分类算法被引量：1
- 2007年
- 大样本的学习是支持向量机领域中的一个重要课题。基于数据分割和邻近对策略,提出了一种新的支持向量机分类算法。在新的算法中,首先利用c均-值聚类分别对数据集中的正负类进行聚类,把大数据集分割成互不相交的子集合;然后来自正负类的子集合两两组合形成多个二分类问题,并用SMO算法求解;最后用邻近对策略对未知数据进行识别。为了验证新算法的有效性,把它应用于5个UCI数据集,并和SMO算法做了比较。结果表明:新算法不仅大大地减少了大样本学习的训练时间,而且相应的测试精度几乎没有降低。
- 张永杨晓伟
- 关键词：支持向量机C-均值聚类数据分割
- 并行多任务环境下Agent联盟的快速生成算法被引量：7
- 2008年
- 针对并行多任务环境下Agent联盟的生成问题,提出了基于多种群蚂蚁算法的Agent联盟生成策略.在该联盟生成策略中,种群内部蚂蚁相互合作,协调资源分配并完成相应任务;种群间蚂蚁进行资源竞争,协调解决并行多项任务间的资源冲突.同时,改进的信息素更新策略在综合考虑局部联盟收益和全局联盟收益的基础上提高了算法的全局搜索能力和生成联盟的质量.仿真实验结果表明,文中算法在多种典型条件下都能生成比现有算法更加高效的联盟结构.
- 郝志峰蔡瑞初
- 关键词：多AGENT系统多任务联盟生成
- 基于代理设计模式的银电联网电费缴纳系统被引量：2
- 2007年
- 介绍了在设计银电联网电费缴纳系统中所采用的软件体系结构,系统的代理模式设计思想和编程实现方法。主要说明了前置机软件代理设计模式和Sockets网络编程的技术要点。该系统所具备的功能和安全防范机制说明该系统是现实可行的。
- 刘勇平郝志峰田翔冯应昌
- 关键词：软件体系结构代理套接字银电联网
- 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
- 不平衡数据集中的组合分类算法被引量：4
- 2007年
- 为提高少数类的分类性能,对基于数据预处理的组合分类器算法进行了研究。利用Tomek links对数据集进行预处理;把新数据集里的多数类样本按照不平衡比拆分为多个子集,每个子集和少数类样本合并成新子集;用最小二乘支持向量机对每个新子集进行训练,把训练后的各个子分类器组合为一个分类系统,新的测试样本的类别将由这个分类系统投票表决。数据试验结果表明,该算法在多数类和少数类的分类性能方面,都优于最小二乘支持向量机、过抽样方法和欠抽样方法。
- 吴广潮陈奇刚
- 关键词：不平衡数据集最小二乘支持向量机组合分类器数据预处理
- 非线性TP的PSO求解被引量：1
- 2008年
- 运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。尤其是线型运输问题,已经设计出了多种有效解法,但它们均不能直接处理非线性运输问题。本文在经典粒子群算法PSO的基础上设计了新算法PSO-NLTP,它通过改进PSO的粒子飞行速度和飞行位置更新方程,及设计出负修复算子,既满足TP的约束条件,又扩大了搜索空间。针对经典PSO算法容易在局部最优解过早停止搜索的不足,我们添加了自适应的变异算子,以防止PSO-NLTP过早停止搜索。通过仿真实例证明,与遗传算法GA-NLTP和带惩罚策略的EP进行比较,PSO-NLTP能在较短的时间内找到更优解,结果验证了新算法的有效性。
- 张美玉黄翰郝志峰
- 关键词：粒子群算法自适应变异
- 试卷评价系统算法设计与分析被引量：8
- 2006年
- 分析了试题库组织结构和试卷的评价指标,对现行利用试题库自动生成的试卷的质量评价存在的主观性、后效性等问题进行了分析,考虑到试题的“知识点不重复”、“题型”、难度系数等多项评价指标,提出了试卷评价系统的调优算法.系统重点利用试卷难度系数和对知识点分布的有效控制,结果表明该算法对试卷的整体质量做出准确的评价,有效地提高了组卷的效率和质量.
- 王美华杨德贵
- 关键词：试题库题库设计
- 基于支持向量回归的单步多分类算法
- 2007年
- 分析了利用支持向量回归求解多分类问题的思想,提出了一种基于局部密度比权重设置模型的加权最小二乘支持向量回归模型来单步求解多分类问题:该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权最小二乘支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器。为验证算法的有效性,对UCI三个标准数据集以及一个随机生成的数据集进行实验,对比了多种单步求解多分类问题的算法,结果表明,提出的模型分类精度高,具有良好的鲁棒性和泛化性能。
- 吴广潮邵壮丰
- 关键词：支持向量机加权最小二乘支持向量机
