国家教育部博士点基金(20030183060)
- 作品数：11 被引量：113H指数：5
- 相关作者：梁艳春张毅孔英裴志利葛宏伟更多>>
- 相关机构：吉林大学大连医科大学内蒙古民族大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种基于改进互信息的文本分类方法被引量：4
- 2007年
- 用改进的互信息公式进行特征选择,通过三种文本分类方法验证了改进的公式具有较高的准确率、召回率和F1值,从而证明改进的互信息公式的有效性.
- 裴志利李志刚王建孔英梁艳春卢弈南
- 关键词：文本分类互信息
- 改进的最短路径算法在多点路由上的应用被引量：13
- 2009年
- Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。由于多点路由问题最终归结为最短路径问题,因此将算法改进后应用于多点路由问题。提出的改进主要有以下3点:(1)改变选路策略,基于蚁群算法实现Dijkstra算法的选路操作,使选路更加灵活。(2)结合网络模型的特点,减少了对两顶点之间最短路径以外的大量顶点的计算,提高了算法的速度。(3)考虑到网络路由问题中的阻塞问题,对阻塞顶点进行标识,防止算法选择无用顶点。模拟实验结果表明改进算法较之Dijkstra算法在运算速度上有明显提高。
- 张毅张猛梁艳春
- 关键词：DIJKSTRA算法蚁群算法
- 进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识被引量：26
- 2005年
- 建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。
- 葛宏伟梁艳春
- 关键词：计算机系统结构动态递归神经网络非线性系统辨识
- 从SNP到标签SNP的算法实现与讨论被引量：2
- 2006年
- 由于对全部的SNP位点都进行基因分型的成本过于昂贵,而少量的标签SNP就能够提供与全部1500万个SNP位点大致相同的图谱信息.因此,如何选择标签SNP就显得十分重要.本文中所实现的选择标签SNP的算法是以连锁不平衡(Linkage Disequilibrium,LD)为基础的.
- 裴志利梁艳春卢奕南曹忠波孔英
- 关键词：SNP单体型LDR^2
- 遗传算子对免疫算法性能影响的分析被引量：4
- 2007年
- 在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法--免疫算法.免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种随机启发式算法,其参数的取值和操作的具体实现形式对算法的性能有较大的影响.本文详细地讨论了基于信息熵概念的免疫算法并分析了交叉和变异遗传算子对免疫算法性能的影响,将遗传算法的非均匀变异操作引入免疫算法,模拟实验结果表明了改进算法的有效性.
- 王文卓张巧吴春国梁艳春
- 关键词：免疫算法抗体信息熵
- 蚁群算法中求解参数最优选择分析被引量：31
- 2007年
- 通过理论分析和一系列的对比模拟实验研究,来探讨蚁群算法中参数的最佳设定原则,以利于蚁群算法在实际中的应用和推广。
- 张毅梁艳春
- 关键词：蚁群算法旅行商问题
- 延时-回归神经网络及在超声马达控制中的应用被引量：2
- 2004年
- 提出了一个结构简单的延时—回归神经网络 (Time delayrecurrentneuralnetwork ,TDRNN)模型 .通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆“深度”和的记忆“分辨率” .建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制 ,推导了TDRNN的动态递归反传算法 .在离散型Lyapunov稳定性的意义下 ,导出了权值自适应学习速率的取值范围 ,保证控制系统的快速收敛 .对超声马达速度控制的数值实验表明 。
- 徐旭梁艳春时小虎
- 关键词：延时回归神经网络超声马达LYAPUNOV稳定性
- 基于选路优化的改进蚁群算法被引量：17
- 2007年
- 蚁群算法在处理大规模优化问题时效率很低。为此对蚁群算法提出了基于选路优化的两点改进:(1)引入选路优化策略,减少了算法中蚁群的选路次数,显著提高了算法的执行效率。(2)在选路操作中,只根据当前城市的前C个距离最近的且未经过城市为候选城市计算选择概率,从而减少单个蚂蚁选路的计算量。尤其对于以往较难处理的大规模TSP问题,改进算法在执行效率上有明显的优势。模拟实验结果表明改进算法较之基本蚁群算法在收敛速度有明显提高。
- 张毅梁艳春
- 关键词：蚁群算法旅行商问题
- 基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法被引量：13
- 2006年
- 序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法·从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较·结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间·
- 葛宏伟梁艳春
- 关键词：隐马尔可夫模型粒子群优化免疫系统多序列比对
- RBF神经网络最优分割算法及其在股市预测中的应用被引量：1
- 2005年
- 将最优分割算法(optimal partition algorithm,OPA)用于径向基函数神经网络参数的训练中.对OPA进行了适当的改进,在改进的OPA中增加了类的中心与宽度的确定方法,并将它们用于确定RBF网络的中心与宽度,提出了利用类的目标函数的差分对网络结构进行动态调整的方法,从而实现了隐节点数的自适应选择。用于股价预测的数值模拟结果验证了该方法的有效性。与传统算法进行比较的结果表明,在预测方面OPA具有较明显的优势,将OPA算法与正交最小二乘法相结合的OPA-OLS算法可以提高趋势预测的正确率。
- 孙延风梁艳春张文力吕英华
- 关键词：RBF神经网络股票价格预测
