国家教育部博士点基金(20090171120003)
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
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- 相关机构：华南师范大学中山大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法被引量：11
- 2012年
- 针对传统神经网络在股票价格预测中易陷入局部最优和预测精度偏低的问题,提出了一种改进的神经网络算法进行求解。改进的算法基于LM算法建立了改进的三层BP神经网络对股票价格建立预测模型,避免算法陷入局部最优,并运用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,提高神经网络对股票价格的预测精度。采用Matlab对上述算法模型进行仿真测试,通过预测4支股票价格的实验证明改进后的神经网络预测算法对股票价格的短期预测有较好的精度和稳定性。
- 肖菁潘中亮
- 关键词：LM算法遗传算法BP神经网络
- 基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法被引量：4
- 2012年
- 合理的调度可以在很大程度上提高人力资源在软件项目开发中的利用率。在研究了现有的任务调度算法的基础上,考虑了软件开发任务的可拆分特性,结合员工的技能水平与项目经验对任务调度的影响,定义了基于时间轴的多项目并行调度模型。该模型将任务按时间单元进行拆分,并且提出员工学习模式,用以动态改变员工的技能水平和项目经验,从而提高员工分配的灵活性,使得满足约束下的成本开销最小化,其中包含员工薪水和超时任务的开销。模型分解后,利用遗传算法求解,由于模型中约束条件众多,因此遗传算法中增加了各种启发式来提高算法性能。通过仿真实例验证了模型和算法的有效性。
- 肖菁吴洲
- 关键词：软件管理调度算法遗传算法
- 高校非计算机专业C/C++教学的探索与实践被引量：3
- 2011年
- 结合讲授非计算机专业高级语言程序设计(C/C++)课程及实验的经验,针对目前高校非计算机专业程序设计课程教学中存在的主要问题进行研究和探讨,并在课程教学内容的调整、教学方法的改变和学生自学能力的培养等方面提出相应的改进措施。
- 肖菁
- 关键词：C/C++语言程序设计非计算机专业教学方法
- 基于改进Ant-miner算法的分类规则挖掘被引量：3
- 2012年
- 为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性,提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数,以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见。对剪枝规则按变异系数进行单点变异,由此扩大规则的搜索空间,提高规则的预测准确度。在Ant-miner算法的信息素更新公式中加入挥发系数,使其更接近现实蚂蚁的觅食行为,防止算法过早收敛。基于UCI标准数据的实验结果表明,该算法相比传统Ant-miner算法具有更高的预测准确度。
- 肖菁梁燕辉
- 关键词：分类规则挖掘数据挖掘蚁群优化
