黑龙江省自然科学基金(ZA2006-11)
- 作品数：19 被引量：73H指数：5
- 相关作者：许少华刘显德李盼池何新贵张强更多>>
- 相关机构：东北石油大学中国石油天然气集团公司北京大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 一种改进的双链量子遗传算法及其应用被引量：20
- 2010年
- 针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变异策略,可提高保持种群多样性的概率;改进了量子旋转门转角步长函数,能够有效避免算法震荡,增强算法的适应性。以多变量函数极值优化问题为例,仿真实验结果表明上述三种改进措施是有效的。
- 许少华许辰郝兴王颖李盼池
- 关键词：量子计算量子遗传算法优化算法
- 一种三维地震反射面自动追踪算法及其应用被引量：1
- 2007年
- 针对获取构造图的传统方法存在效率低、易发生串层位的现象,提出一种基于优化理论的反射面自动追踪算法.该算法不需要通过烦琐的追踪和对比就可快速确定反射面形态和结构,并能输出反射面上各点的三维坐标,有效避免追踪过程中发生串层位现象,可提高结果的可靠性.
- 许景新刘显德
- 关键词：反射面优化算法构造图
- 一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用被引量：7
- 2009年
- 针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
- 许少华何新贵周继王兵
- 关键词：过程支持向量机时变信号
- 一种概率过程神经元网络模型及分类算法被引量：3
- 2009年
- 针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类.分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
- 许少华李盼池何新贵
- 关键词：贝叶斯规则
- 基于空间划分树的多目标粒子群优化算法被引量：7
- 2011年
- 提出一种基于空间划分树的多目标粒子群优化算法,该算法采用网格拥挤距离与网格密度相结合的策略选取全局极值,能加速算法收敛,保持种群多样性,在提高全局极值选取准确度的同时使最终解保持了较好的分布性.
- 刘华蓥王静许少华孙毅
- 关键词：多目标优化粒子群算法
- 一种改进的量子粒子群优化算法及其应用被引量：11
- 2011年
- 为提高基于概率幅编码的量子粒子群算法的优化效率,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的算法中,采用量子Hadamard门实现粒子位置的变异,将概率幅对换变异改进为更具柔韧性的旋转调整,有效避免了种群在搜索空间中多样性的丢失;通过分析惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了一种根据粒子当前适应度自适应确定全局因子的方法。以函数极值优化问题为例,仿真结果表明改进算法的搜索能力和优化效率优于原量子粒子群算法。
- 许少华王皓王颖李盼池
- 关键词：粒子群优化自适应调整优化算法
- 一种级联过程神经网络动态预测模型及其应用被引量：3
- 2011年
- 针对非线性动态系统分阶段指标预测问题,提出了一种基于级联过程神经元网络和相空间重构技术的动态预测模型和方法。考虑实际系统各个变量在运行过程中不同阶段可能具有不同的作用关系和信息变换机制,以及各阶段系统状态的连续性,采用若干过程神经元子网络构成级联结构建立系统动态预测模型;同时,为弥补实际采样数据的不足和提高数据信息的利用率,利用相空间重构理论构造训练样本集。给出了预测模型的信息处理机制和学习算法,以油田开发三次采油过程仿真为例,实验结果验证了模型和方法的有效性。
- 吴淑玲许少华张强
- 关键词：相空间重构
- 基于SVR的组合预测模型及其应用被引量：2
- 2009年
- 针对油田开发单一产量预测模型泛化能力低、中长期预测准确性差等问题,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的组合预测模型。该模型可基于小样本建模并能综合不同单一预测模型的适用条件和优势,具有较强的泛化能力,对只可获得少量实验数据的油田产量预测问题具有较好的适应性。给出了SVR组合预测模型的结构设计和实现算法,对油田实际产量数据进行处理,取得了较精确的预测结果,验证了模型和方法的有效性。
- 刘显德高泓
- 关键词：组合预测支持向量回归机核函数
- 基于FVSM的核聚类算法在文本聚类中的应用
- 2010年
- 针对信息挖掘中的文本自动聚类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型的核聚类算法。首先对聚类文本进行模糊特征提取得到模糊特征项集,然后依据模糊特征项集对每篇文本计算特征项的文档频数,进而得出每篇文本的模糊特征向量。最后利用高斯核函数将每篇文本的特征向量映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用核聚类算法实施文本聚类。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,使自动聚类原则更接近手工聚类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。
- 杨延锟许少华
- 关键词：文本聚类核聚类算法
- 基于遗传—模拟退火算法的过程神经网络的训练及应用被引量：4
- 2009年
- 过程神经网络是一种新型的神经网络,其输入及权值皆为时变函数,因此存在学习算法复杂度高、对初值敏感的问题。本文鉴于BP算法的不足提出了一种过程神经网络的学习算法,将输入函数和网络权值按正交基展开的过程神经网络,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的方式进行网络训练,既避免了陷入局部最优解,又克服了模拟退火算法达到最优解造成的迭代次数增加问题,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度,文中给出相应的学习步骤和参数选取方法,同时以水淹层识别实验为例,验证了算法的有效性。
- 张强许少华刘丽杰凌力
- 关键词：过程神经网络遗传算法模拟退火算法正交基
