张丽萍
- 作品数：39 被引量：47H指数：5
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学医药卫生生物学更多>>
- 灰色模型和BP神经网络模型在血吸虫病预测中的应用
- 在GM(1,1)灰色模型的基础上,引入BP神经网络模型,建立了GM(1,1)模型和BP神经网络模型的组合模型.选择西昌市川兴镇监测点2000-2005年血吸虫病人群感染率统计数据,分别用GM(1,1)灰色预测模型和组合模...
- 张丽萍王惠南
- 关键词：血吸虫病BP神经网络
- 文献传递
- 基于在线社交网络连边的谣言传播模型
- 2019年
- 研究了社交网络中谣言传播的机制并建立了数学模型模拟传播过程.通过分析谣言在社交网络中的传播特点,以经典的SIR传染病模型为基础,建立了基于网络连边的符合在线社交网络中谣言传播特性的信息传播模型,并分析了模型的基本再生数,对网络中的各状态人数变化趋势进行数值仿真.实验结果表明,基于在线社交网络连边的谣言传播模型对谣言的发展有良好的预测效果.
- 张桐张丽萍
- 关键词：社交网络谣言基本再生数
- 分簇路由协议下WSN恶意程序传播的建模与防控方法
- 本发明涉及一种分簇路由协议下无线传感网络(WSN)恶意程序传播防控方法，主要思路为：按传染病理论将节点划分为易感、染病、免疫、死亡四种节点，节点状态存在随时间的相互转化；其中对簇头和下属节点的感染过程进行区分，并引入Ho...
- 郑逸凡雷德梁徐锋庆张丽萍
- 一个三时滞生物捕食被捕食系统分岔的混合控制
- 2011年
- 针对多时滞捕食被捕食系统的Hopf分岔控制问题,提出一种基于状态反馈和参数调节的混合控制方法,这种混合控制方法可以延迟有害Hopf分岔的发生或使Hopf分岔消失.分析了该控制系统的稳定性和Hopf分岔的存在性,并通过规范型理论和中心流形定理,给出了分岔周期解的稳定性和分岔方向的计算公式.最后通过数值模拟验证了该理论的正确性.
- 张丽萍王惠南徐敏
- 关键词：时滞HOPF分岔混合控制
- 小世界网络研究血吸虫病的传播被引量：1
- 2008年
- 通过理论分析和数值模拟,研究SIRS血吸虫病数学模型在小世界复杂网络上的传播情况和SIRS模型参数(传染率和治愈率)对疾病传播动态行为的影响,验证小世界网络上传播阈值的存在性.
- 张丽萍王惠南
- 关键词：血吸虫病小世界网络SIRS模型
- 一种存在新工件插入的模糊柔性作业车间调度方法
- 本发明涉及一种存在新工件插入的模糊柔性作业车间调度方法，其中所述方法包括：分析了具体工件完工时间对车间插入问题的模糊柔性作业车间调度问题的影响；提供了一种求解存在初始条件的模糊作业车间调度问题的改进遗传算法；以该改进遗传...
- 张立果黎向锋唐浩左敦稳张丽萍陆开胜王建明叶磊王子旋刘晋川刘安旭
- 文献传递
- 求解多目标柔性作业车间调度问题的两层遗传算法被引量：16
- 2020年
- 多目标柔性作业车间调度是复杂加工系统中一类重要的调度问题。针对大多数算法求解多目标柔性作业车间调度问题所存在的稳定性差、搜索深度不够、无法对多目标中单一目标进行深入搜索的问题,对传统遗传算法作出改进,设计了一套新的交叉策略,并舍去选择算子,在此基础上提出了一种求解多目标问题的双层遗传算法。引入了信息熵的概念对所提算法优化后的种群进行了分析,并从最大完工时间、最大机器负载、机器总负载三个方面对经典案例进行测试。与其他同类算法相比,该双层遗传算法共获得了31个可支配其他算法所求解的非支配解,和96个新的支配解。实验结果表明,所提算法在保留种群多样性的同时,仍拥有较好的深度搜索能力和跳出局部最优的能力,体现了算法的可靠性。
- 张立果黎向锋左敦稳张丽萍唐浩
- 关键词：柔性作业车间调度问题遗传算法多目标调度信息熵
- 一类反应扩散系统的振幅方程及其斑图稳定性分析
- 2014年
- 分析了Brusselator模型产生斑图的必要条件,求得系统在图灵分岔处的振幅方程,进一步讨论了对应斑图的稳定性.在此基础上,通过数值模拟,验证了理论分析的正确性.
- 王强张丽萍
- 关键词：振幅方程
- 一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法
- 一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，其特征是改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传...
- 张立果黎向锋唐浩左敦稳张丽萍陆开胜王建明叶磊王子旋刘晋川刘安旭
- 文献传递
- 基于信道注意结构的生成对抗网络医学图像去模糊被引量：5
- 2021年
- 清晰的医学图像可以有效地帮助医生进行病理分析和病情诊断。针对医学图像中的显微图像在采集过程中因失焦产生的图像模糊问题,文中以生成对抗网络去模糊模型DeblurGAN作为基本框架,提出了一种新的图像去模糊网络。该网络在生成器结构中引入信道注意结构(Channel Attention,CA),有效地提取了图像的细节特征。图像上采样过程中使用双线性插值+卷积的结构代替反卷积(转置卷积)过程,消除了棋盘效果。使用对抗损失、内容损失相结合的方式训练模型来获得清晰的图像。实验结果表明,该网络较DeblurGAN生成的去模糊图像,在PSNR和SSIM指标上都获得了较大的提升。
- 王建明黎向锋叶磊左敦稳张丽萍
- 关键词：图像去模糊医学图像
