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国家自然科学基金(70701013): 作品数：24 被引量：123H指数：6; 相关作者：王自强钱旭柴争义朱思峰刘康更多>>; 相关机构：河南工业大学中国矿业大学（北京）西安电子科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河南省自然科学基金河南省教育厅自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信轻工技术与工程社会学更多>>

计算机专业英语课程改革的探索与思考: 2012年; 计算机专业英语是大学英语的延伸与提高,是各个层次的计算机类专业的必修课。本文从教学实践出发,针对专业英语的教学现状及特点,从教学手段、教学模式上提出了探索和创新。; 张真张良; 关键词：专业英语教学方式语言

基于直觉模糊集改进算子的多目标决策方法被引量：4: 2009年; 定义了三角和区间直觉模糊集的一些运算法则,给出了直觉模糊集两个改进算子,即三角模糊数加权算术平均算子(FIFWAA)和区间直觉模糊数加权几何平均算子(FIFWGA)。在此基础上,提出用精确函数解决记分函数无法决策的问题,以保证记分函数的严密性与合理性。给出了一种属性权重不完全确定且属性值以三角和区间直觉模糊数给出的多目标决策方法,通过实例分析结果证明了运用直觉模糊集改进算子进行多目标决策方法的有效性和正确性。; 刘於勋; 关键词：直觉模糊集多目标决策

基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法被引量：2: 2012年; 为解决人脸识别中的维数灾难问题,提出一种基于自适应核边际费希尔分析的人脸识别算法。在考虑图像流形结构的基础上给出与图像数据相关的自适应核函数,采用核边际费希尔分析对高维人脸图像进行非线性降维,利用最小二乘支持向量机在降维后的低维特征空间中进行分类识别。实验结果表明,该算法的识别性能优于其他常用的人脸识别算法。; 孙霞王自强; 关键词：人脸识别流形学习最小二乘支持向量机降维核理论

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法被引量：9: 2010年; 提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.; 朱思峰刘方柴争义; 关键词：蚁群优化无线传感器网络

新型智能入侵防御模型被引量：9: 2010年; 针对目前基于免疫的入侵检测模型自适应性较差,缺少定量描述及成熟检测器生成效率不高等问题,提出了一种新型的入侵防御模型.建立了抗原、抗体的形式化描述及动力学方程;提出了一种由随机产生和基因库相结合的未成熟抗体生成机制和基于基因驱动的检测器进化算法,并采用疫苗注射方法提高网络的整体防御能力;通过收集到的真实网络数据及KDDCup1999评估数据对模型进行了仿真对比实验.结果表明,本模型具有更好的检测性能,有效提高了网络的安全防御能力.; 柴争义刘芳朱思峰; 关键词：入侵防御基因检测器疫苗人工免疫

求解高维函数优化的动态粒子群算法被引量：5: 2011年; 针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期仍具有较强的搜索能力。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在处理高维函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。; 孙兰兰王晓超; 关键词：粒子群优化算法高维函数优化

基于自适应核函数的支持向量数据描述算法被引量：5: 2008年; 为进一步提高支持向量分类器的分类精度和运行速度,提出了基于自适应核函数的支持向量数据描述分类算法。该算法的核心思想为:根据信息几何中保角映射的方法构造数据驱动的核函数修正算法,然后再利用修正的核函数训练支持向量数据描述分类算法。试验结果表明,该方法具有较好的分类精度和较快的运行速度。; 王自强段爱玲张德贤; 关键词：支持向量数据描述核函数支持向量机

基于改进SBELM的耦合故障诊断方法: 2016年; 为了对主减速器的耦合故障进行识别,通过对振动信号经过集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)所获得的高频分量采用自适应阈值降噪和对低频分量采用区间阈值降噪,有效去除了信号噪声,创建了配对多标签分类策略(paired multi-label classification,PMLC).基于PMLC和稀疏贝叶斯极限学习机(sparse Bayesian extreme learning machine,SBELM)用单故障样本构造概率分类器集,再采用网格搜索方法生成最优决策阈值,将分类器集的概率输出转换为耦合故障模式,提出了基于自适应区间阈值降噪和SBELM的耦合故障诊断方法,并用主减速器的实际样本集验证了该方法的性能.研究结果表明:该方法的诊断精确度达到96.1%,比基于PNN(probability neural networks)和SVM(support vector machine)的诊断方法提高了5%;该方法的训练时间和执行时间为131.4和61.3 ms,比基于SVM的诊断方法减少了70%.; 叶青刘长华潘昊; 关键词：特征提取故障诊断模糊熵

基于多蚁群优化的粮食物流配送路径问题研究被引量：5: 2013年; 利用多蚁群并行优化算法,本文建立了带多个约束条件的某粮库粮食物流配送问题的数学模型,优化了粮食物流的配送路径;通过改进信息素的更新方式,加强了蚁群算法的自适应性,提高了收敛速度和全局搜索能力。实验结果表明,使用改进的多蚁群并行算法优化粮食配送的路径,可以快速有效地求得问题的最优解或近似最优解。; 李周芳杨桦; 关键词：蚁群算法

一种基于动态网格技术的K-means初始质心选取算法被引量：2: 2013年; 针对K-means算法随机选取中心点而无法得到全局最优误差平方和SSE的问题,提出了一种基于移动网格技术的K-means中心点选取算法,该算法在明显减少K-means算法的迭代次数的同时,近似得到SSE的全局最优.; 张真任贺宇; 关键词：聚类动态网格 K-MEANS

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