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K-means算法初始聚类中心选择的优化被引量：48: 2013年; 针对传统K-means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了基于数据样本分布情况的动态选取初始聚类中心的改进K-means算法。该算法根据数据点的距离构造最小生成树,并对最小生成树进行剪枝得到K个初始数据集合,得到初始的聚类中心。由此得到的初始聚类中心非常地接近迭代聚类算法收敛的聚类中心。理论分析与实验表明,改进的K-means算法能改善算法的聚类性能,减少聚类的迭代次数,提高效率,并能得到稳定的聚类结果,取得较高的分类准确率。; 冯波郝文宁陈刚占栋辉; 关键词：聚类初始聚类中心

现代化战争条件下的兰切斯特战斗模型被引量：12: 2013年; 针对现代化战争,在分析经典兰切斯特方程的基础上,通过引入信息作战能力系数以及战斗暴露系数对经典兰切斯特方程进行修订,提出了更加适合现代化战争的兰切斯特战斗模型。; 占栋辉陈刚张宏军郝文宁冯波; 关键词：兰切斯特方程战斗现代化战争

基于关系数据库的军事训练本体自动构建模型: 2013年; 针对军事训练本体人工构建出现的耗时、费力和易出现倾向性错误等问题,提出了一种基于关系数据库的军事训练本体自动构建模型。该模型以关系数据库为研究对象,分析了数据库中元数据(关系模式)和元组数据中包含的语义,将元数据映射为本体模型,并利用形式概念分析(F CA)方法扩展本体模型,最终构建出包含丰富语义的军事训练本体。仿真试验表明,通过该模型构建的军事训练本体层次结构清晰,概念间语义关系明确,与现实世界中人们的认知一致,提高了构建本体的质量。; 冯波郝文宁宋杰杨剑占栋辉; 关键词：形式概念分析关系数据库

基于粒子群优化算法的虚拟机部署策略被引量：10: 2016年; 针对云计算基础设施即服务(Iaa S)中的虚拟机部署问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的部署策略。由于PSO算法在处理虚拟机部署这类大规模复杂问题时,具有收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,首先,引入多种群进化模式提高算法收敛速度,并在此基础上加入高斯学习策略避免局部最优,提出了一种多种群高斯学习粒子群优化(MGL-PSO)算法;然后,根据部署模型,使用轮询(RR)算法对MGL-PSO进行初始化,进而提出了一种以负载均衡为目标的虚拟机部署策略。通过在Cloud Sim中进行仿真实验,验证了在解决虚拟机部署问题时,MGL-PSO相比PSO算法,具有更快的收敛速度,并且负载不均衡度降低了13.1%。在两种实验场景下,所提算法相比随机负载均衡(OLB)算法,其负载不均衡度分别平均降低了25%和15%;相比贪婪算法(GA),使负载不均衡度分别平均降低了19%和7%。; 杨靖张宏军赵水宁占栋辉; 关键词：粒子群优化负载均衡

面向军事装备实体的属性抽取被引量：4: 2016年; 军事装备属性抽取作为构建军用知识库的重要组成部分,具有重要的研究价值和理论意义。针对自由文本中军事装备属性抽取问题,提出了一种面向自由文本的无监督军事装备属性三元组抽取方法。首先利用统计分析的方法对属性三元组在子句中的分布规律进行研究;然后针对分布规律提出一种基于频繁模式挖掘的属性指示词抽取算法,并以抽取出的属性指示词为触发词,结合抽取规则和过滤规则进一步完成三元组的抽取。实验结果表明该方法能够有效地抽取出军事装备属性三元组,其平均准确率达到了88.1%。; 康睿智郝文宁程恺占栋辉; 关键词：属性抽取统计分析频繁模式挖掘

一种高斯反向学习粒子群优化算法被引量：7: 2015年; 针对粒子群算法在处理多峰复杂问题时,收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,提出一种高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO).针对历史最优粒子间无法相互交流,增加一种高斯反向学习机制来提高粒子的学习能力,进而提高算法的搜索能力,另外算法在更新公式中引入"历史最优平均值"因子来提高算法的收敛速度.经过在8个测试函数的仿真实验中,与一些改进的粒子群算法进行比较,GOL-PSO有5个测试函数的测试效果最好,且T检验结果表明算法结果有明显提高,同时算法收敛对比分析结果表明,本文算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.; 占栋辉卢厚清郝文宁陈刚靳大尉; 关键词：粒子群优化群智能算法

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占栋辉