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基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型被引量：3: 2013年; 针对目前搜索引擎优化模型的外部热点滥用等问题,提出基于内部客户需求热点和外部搜索引擎热点跟踪的优化模型。给出了该模型的组织结构与运行流程,并阐述内外热点跟踪技术的实施细节。模型中采用聚类算法对客户需求进行处理,并根据其结果进行匹配选择,进而采用反向搜索进行外部热点跟踪,最终实现搜索引擎优化。实验结果证明,该模型能较好地提升网站的搜索引擎排名,并能够提高客户的满意度。; 王果戴冬; 关键词：搜索引擎优化客户需求反向搜索

基于二叉级联结构的并行极速学习机算法: 2012年; 为解决因庞大的矩阵存储和计算,ELM(Extreme Learning Machines)难以应用到大规模、高维数据集的问题,提出一种基于"分而治之"策略的并行极速学习机算法。该算法利用二叉级联结构,将大规模数据集分派到多个计算节点上,并行地更新单隐层前馈网络的输出权值,且能有限步地单调收敛到最小二乘解。实验结果表明,该算法不仅泛化性能优异,并且具有非常高的加速比和并行效率。; 王磊刘艳夏娟; 关键词：极速学习机

基于多目标并行基因表达式编程的电路演化算法被引量：2: 2012年; 为提高数字电路演化的效率和成功率,在并行基因表达式编程的基础上,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对这些目标提出基于多目标并行基因表达式编程的电路演化算法(MPGEP).主要工作包括:1)设计演化电路中的GEP编码;2)利用OpenMP设计基于通用多核处理器的并行基因表达式编程模型;3)定义和量化电路演化的多个目标,利用非支配排序和适应度共享策略来提高搜索方向的空间均匀性;4)通过数字电路演化实验证明,与传统的GP和GEP算法相比,MPGEP算法不仅进化时间减少了86.1%和31.4%,同时还能得到更简单和实用的电路,得到最优电路比率提高了50.4%和38.9%;与多目标串行电路演化算法MGEP相比,MPGEP算法的进化时间减少了48.7%;与并行电路演化算法PGEP-MC相比,MPGEP算法得到最优电路的比率提高了38.3%.; 吴江唐常杰李太勇姜玥李自力刘洋洋; 关键词：演化硬件基因表达式编程演化算法

基于CAS仿真的组织互动创新机制研究被引量：2: 2014年; 现有领导-创新文献没能很好地揭示组织中创新涌现的内在动力机制.本文提出在既定规则约束下员工(或团队)之间的充分互动是组织创新涌现的内在动力来源,据此领导者可通过调整互动规则和改善互动环境来间接影响知识型员工间的互动行为,从而提升组织的创新绩效,表现为组织作为一个整体能够不断创新自身的现有行为模式,从而动态地适应复杂多变的外部环境.通过采用多主体建模的计算机仿真方法,验证了"基于CAS理论的领导行为"与员工互动和组织创新绩效正相关.本文提出的"基于CAS理论的领导行为"概念以及相关的仿真建模技术,为现有领导-组织创新研究提供了新的视角和方法,研究结果对于知识经济时代的领导者提高组织创新绩效具有一定的指导意义.; 杨城朱超威; 关键词：复杂适应系统

新型光滑正则半监督SVM方法及其在信用评级中的应用被引量：3: 2013年; 提出了一种基于光滑正则的半监督支持向量机方法,并将其用于建立中小信用评级模型。它从少量标签样本和大量无标签样本中构造反映数据流形结构的光滑正则项,并结合到支持向量机的最大间隔分类器的学习过程。然后,提出一种渐进式方法来迭代获得"半标签"样本,稳健地提升支持向量机的泛化性能。在真实数据集上的实验结果表明,新方法获得的测试精度显著优于多种现有方法,非常适用于中小企业的信用评级任务。; 薛飞鲁利民王磊; 关键词：支持向量机信用评级半监督学习

基于流形正则的块增量距离尺度学习算法: 2011年; 在实时应用中,观测样本通常以数据块的形式依次达到,传统的批量距离算法难以进行学习.本文提出一种新颖的利用成对约束关系进行学习的块增量距离尺度算法.首先给出块增量学习的一般模型,并通过扩展约束集克服其容易"过拟合"的缺陷;然后引入流形正则项使得学习过程中数据块的局部邻域结构得以保持.实验结果表明,本文算法学习的距离尺度在测试精度、计算开销上优于现有的增量距离算法,并且在存储开销方面显著优于批量距离算法.; 王磊刘铁贾华丁

基于混沌搜索与精英交叉算子的磷虾觅食算法被引量：8: 2015年; 为解决磷虾觅食(KH)优化算法在处理高维多模态函数优化问题时存在局部搜索能力不强、收敛速度慢等问题,利用一种贪婪的精英交叉算子加速其收敛速度,使用基于逻辑自映射函数的混沌搜索算子避免局部极值的吸引,采用对立搜索算子提高初始种群的质量。结合上述3种算子提出一种改进的磷虾觅食算法。在7个标准测试函数上的仿真实验结果表明,与KH及其改进算法相比,该算法在寻优精度和收敛速度方面均得到明显增强。; 王磊张汉鹏; 关键词：局部搜索能力混沌搜索收敛速度

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教育部人文社会科学研究基金(10YJCZH153)