国家重点基础研究发展计划(2007BC311003)
- 作品数：11 被引量：38H指数：4
- 相关作者：吴涛张燕平赵姝程伟桑广更多>>
- 相关机构：安徽大学安徽电子信息职业技术学院南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理理学更多>>
- 基于满意度和GA的区间系数多目标规划求解
- 2010年
- 在缺乏先验知识的前提下,提出了约束条件的一种满意度,按照遗传算法求解多目标问题的步骤,求出非劣解集;然后根据适应度大小选出最优解;最后算例证明了该算法的有效性和可行性。
- 夏昊冉吴涛
- 关键词：多目标规划满意度适应值排序
- SVM在房地产需求量预测中的应用被引量：1
- 2009年
- 尝试将支持向机算法应用于房地产需求量预测。该算法能针对在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题来获得最优解。预测结果利用可信度p0、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验,证实了所建模型是可靠的,可行的。
- 程伟赵姝
- 关键词：房地产
- 改进的随机早期检测非线性算法被引量：5
- 2011年
- 主动队列管理是目前的研究热点,随机早期检测(RED)算法是一种经典的队列管理算法。线性RED算法虽然简单且容易计算,但队列位于最小阈值和最大阈值附近时的丢包概率都不太合理。在论证了平均队列长度和丢包概率间为非线性性质后,提出了一种改进非线性RED算法——JRED。利用NS2对改进的算法进行仿真,结果表明,JRED算法提高了平均吞吐量,降低了丢包概率,增强了网络稳定性和可靠性。
- 张燕平马俊王永成陈晓燕
- 关键词：队列管理随机早期检测非线性平均队列长度NS2
- 基于特征选择的多侧面覆盖算法被引量：4
- 2011年
- 多侧面覆盖算法对海量高维数据的分类采用分而治之的思想,依据分量差的绝对值和,选取部分属性构建不同样本子集的覆盖,降低了学习的复杂度,但初始属性集的选择依据经验或实验获得。为降低初始属性集选择的主观性和属性集调整的复杂性,利用Relief特征选择方法确定适合不同数据集的最优特征子集,构建了分层递阶的覆盖网络,并对实际数据集进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的精度和效率,可以有效地实现复杂问题的分类。
- 吴涛张方方
- 基于佳点集与Leader方法的改进K-means聚类算法被引量：3
- 2011年
- 针对传统K-means算法对初始点敏感的问题,采用数论中的佳点集理论结合Leader方法对K-means聚类算法加以改进,启发式地生成样本初始中心。根据两者不同的结合方式,所提算法分别称为KLG和KGL。佳点集理论能够产生比随机选取点更好的点,Leader方法则能反映数据对象本身的分布特性。结合佳点集理论和Leader方法各自的优点,能获得优化的初始中心。在UCI数据集上的实验表明,KLG算法和KGL算法所得到的结果均好于传统的和其他一些初始化的K-means算法。
- 张燕平张娟何成刚褚维翠张利娜
- 关键词：K-MEANS算法佳点集
- 基于Tri-training算法的构造性学习方法被引量：3
- 2012年
- 构造性机器学习(CML)算法在训练分类器时需要大量有标记样本,而获取这些有标记样本十分困难。为此,提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本,采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络,用于对未标记数据进行标记,再将已标记数据加入到训练样本中,调整各分类网络参数,反复进行上述过程,直至获得稳定的分类器。实验结果证明,与CML算法和基于NB分类器的半监督学习算法相比,该方法的分类准确率更高。
- 吴涛李萍王允强
- 关键词：半监督学习
- 商空间理论框架下的SVM产量预测模型研究被引量：6
- 2009年
- 针对目前预测农作物产量只利用年产量或其变形,而没有考虑气象因素对产量预测的影响导致误差偏大的问题,在基于商空间粒度理论框架下的农作物产量预测中,考虑气象因素如光照、平均气温、降水量对农作物产量的影响,提出利用支持向量机方法构造模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。粒度分析和实验结果表明:混合粒度预测模型不仅降低了问题求解的复杂性,而且误差较低,其预测值平均绝对百分误差为0.884 9,均方根误差37.3,希尔不等系数为0.004 4,与其他预测模型相比误差最小。基于商空间理论的支持向量机产量预测模型可较好地应用于产量预测中。
- 程伟张燕平赵姝
- 关键词：商空间理论粒度气象因素
- 求解平衡运输问题的改进遗传算法
- 2012年
- 采用改进遗传算法求解平衡运输问题,针对平衡运输问题及其数学模型,应用改进的选择算子、交叉算子、变异算子和自适应交叉概率与变异概率等遗传算法机制,通过实例表明,该算法在求解平衡运输问题上的优越性.
- 梁建吴涛
- 关键词：运输费用遗传算法
- 基于粒度计算的教学质量评价被引量：3
- 2009年
- 连续多年的扩招,高校在校生的规模急剧扩大,高校的教学质量成了全社会关注的焦点。如何科学、合理地确定评价指标,对教师的教学质量进行客观公正地评价,是当前的重要课题。利用粗糙集的属性约简和决策规则生成方法,分析学生对教师课堂教学的测评数据,得到了影响教学质量的关键因素和评价教学质量的最小规则。所得结果对教师改进教学方法,提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义。
- 李萍吴涛汪琼枝张帅
- 关键词：属性值约简决策表信息系统
- 基于粒计算的K近邻多标签学习算法被引量：4
- 2012年
- K近邻多标签学习算法的近邻点个数取固定值,而没有考虑样本分布的特点,可能会将相似度高的点排除在近邻集外,或者将相似度低的点包含在近邻集内,影响分类器的性能。为此,将粒计算的思想引入近邻集的构建,提出一种新的K近邻多标签学习算法。通过粒度控制,确定近邻点集,使得领域内的样本点有高相似性,且此类样本能进入近邻集。实验结果表明,该算法的大多数评价指标均优于现有的多标签学习算法。
- 陈小波吴涛高正龙
- 关键词：粒计算K近邻粒度评价指标
