马铭
- 作品数：27 被引量：521H指数：7
- 供职机构：北华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学自然科学总论生物学更多>>
- 一种化工生产控制系统
- 本发明属于化工生产系统技术领域，公开了一种化工生产控制系统，设置有：控制模块、监控模块和采集/控制模块；控制模块通过可编程控制器与监控模块相连；控制模块包括数据服务器、历史数据站、工程师站、操作员站、巡检员站和调度员站；...
- 马铭曲文亮孔令军
- 文献传递
- 基于模糊规则自动生成算法的茶味觉信号识别
- 2007年
- 在充分研究了模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,给出一种能够自动生成模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型。通过茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性。
- 马铭张利彪
- 关键词：模糊规则微粒群算法
- 一种化工生产控制系统
- 本发明属于化工生产系统技术领域，公开了一种化工生产控制系统，设置有：控制模块、监控模块和采集/控制模块；控制模块通过可编程控制器与监控模块相连；控制模块包括数据服务器、历史数据站、工程师站、操作员站、巡检员站和调度员站；...
- 马铭曲文亮孔令军
- 文献传递
- 群核进化粒子群优化方法被引量：7
- 2005年
- 粒子群优化方法(PSO Particle Swarm Optimization)是由 Kennedy和 Eberhart 于 1995年提出的进化计算技术,并成功应用于各类优化问题。其基本思想源于对鸟群捕食等群体行为的研究。本文对标准PSO方法进行了分析,给出了“群核”(Swarm-Core)的概念,并在此基础上,提出了群核进化粒子群优化方法(Swarm-Core EvolutionaryParticle Swarm Optimization,SCEPSO),同时把该方法与其它版本PSO方法进行了比较。试验结果表明:在相同环境下,SCEPSO方法能较好地克服传统PSO方法中的不足,测试结果较其它几个版本的PSO方法有很大提高,是非常有效的。
- 窦全胜周春光马铭刘全
- 关键词：粒子群方法粒子群优化进化SWARMPSO计算技术
- 基于遗传算法的模糊规则自动获取被引量：3
- 2004年
- 在遗传算法的基础上,给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型.模拟结果验证了该模型的有效性.
- 解锋孙婉莹马铭
- 关键词：模糊规则遗传算法网络模型剪枝取模
- 基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类被引量：34
- 2006年
- 利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法.新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.实验结果表明,与FCM相比本文算法聚类更为准确,效率更高.
- 张利彪周春光马铭刘小华孙彩堂
- 关键词：粒子群优化算法模糊聚类模糊C-均值算法
- VOIP技术在中小企业中的应用
- 在2000年以后VOIP技术就开始从神秘状态转入大规模的应用,特别是针对中小用户业务开展的是如火如荼,网络电话的技术也有了长足的进步,无论是相关的网络设备,用以通讯的协议都逐步走向成熟期,用网络电话取代模拟电话不再是一个...
- 马铭
- 关键词：VOIP网关
- 文献传递
- 1种基于密歇根编码的模糊分类系统设计方法
- 2016年
- 兼顾模糊系统精确性和解释性,提出1种基于遗传算法的模糊分类系统设计方法.该算法在考虑模糊分类系统解释性的前提下,基于数据样本构建完整的规则集,并采用密歇根编码方式优化规则集和隶属函数参数,在保证系统解释性的同时提高了系统的精确性,仿真实验结果验证了该方法的有效性.
- 胡智鹏马铭
- 关键词：模糊分类系统模糊规则遗传算法
- 基于模糊系统优化的软测量建模被引量：1
- 2010年
- 为了解决模糊系统优化问题,提高全局优化能力,在模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,提出了一种基于微粒群算法的模糊神经网络优化算法。该算法可以同时对模糊加权神经网络的网络结构和权值参数进行优化,对实际问题可以自动生成较好的模糊神经网络模型。经过实验分析和计算,证明这种算法在解决模糊系统优化问题上表现了良好的性能,应用该算法可以有效地解决软测量问题。该结果对工业过程中的软测量建模提供了良好的参考价值。
- 马铭孟庆锴张利彪
- 关键词：微粒群算法模糊神经网络软测量
- 粒子群优化的两种改进策略被引量：70
- 2005年
- 粒子群优化方法(particleswarmoptimization,PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的,并成功应用于各类优化问题.通过对PSO方法深入分析,把模拟退火和分工两种机制引入到PSO方法中,提出了模拟退火粒子群优化(PSOwSAPSOwithsimulatedannealing)和有分工策略的粒子群优化(PSOwDOWPSOwithdivisionofwork),两种不同改进方法,详细阐述了这两种方法的主要思想.测试结果表明,这两种改进方法能够克服传统PSO方法中的不足,增强了粒子群的优化能力.
- 窦全胜周春光马铭
- 关键词：粒子群方法模拟退火
