陕西省自然科学基金(2009JM1013)
- 作品数：14 被引量：60H指数：5
- 相关作者：刘淳安陈一虎赵鹏军黄梅娟赵天绪更多>>
- 相关机构：宝鸡文理学院商洛学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于离散余弦变换的图像压缩研究被引量：6
- 2011年
- 图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用,其目的是减少图像数据中的冗余信息,从而用更加高效的格式存储和传输数据。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。这里所研究的是有损压缩技术,对于此类技术,变换编码是最常用的方法,如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅里叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。
- 陈一虎
- 关键词：图像压缩离散余弦变换傅里叶变换熵编码
- ERP中BOMDWS系统的设计研究
- 2012年
- 分析讨论了ERP中BOM管理的特点和存在的问题,提出用数据仓库的理论和思想集成转换原始BOM数据,构建BOM数据仓库BOMDWS进行多维分析。BOM数据仓库的建立解决了数据不一致和"蜘蛛网"等问题,同时为企业的决策分析提供了完整、一致、不同粒度的综合数据。在此基础上,设计并实现了基于J2EE架构的BOM数据仓库管理系统,并介绍了系统的主要实现结果。
- 吕鸣剑
- 关键词：物料清单企业资源计划数据仓库J2EE架构
- 一类动态非线性约束优化问题的新解法被引量：1
- 2011年
- 动态非线性约束优化是一类复杂的动态优化问题,其求解的困难主要在于如何处理问题的约束及时间(环境)变量。给出了一类定义在离散时间(环境)空间上的动态非线性约束优化问题的新解法,从问题的约束条件出发构造了一个新的动态熵函数,利用此函数将原优化问题转化成了两个目标的动态优化问题。进一步设计了新的杂交算子和带局部搜索的变异算子,提出了一种新的多目标优化求解进化算法。通过对两个动态非线性约束优化问题的计算仿真,表明该算法是有效的。
- 刘淳安
- 关键词：动态优化非线性约束优化进化算法熵函数
- 解动态约束规划问题的差分进化算法被引量：1
- 2010年
- 动态约束规划问题求解的困难在于如何处理问题的约束及时间(环境)变量.本文给出了求解一类定义在自然数集上的动态约束规划问题的差分进化算法,该方法借助于问题的约束条件设计了一种新的适应度函数及选择算子、同时给出了一种带一维不精确局部搜索的变异算子极大地增强了群体的多样性、提高了算法跳出局部最优的能力.数值试验表明,该算法性能稳定性较好,收敛速度较快,全局搜索能力较强,其对动态非线性约束规划问题求解是有效的.
- 刘淳安
- 关键词：动态规划差分进化
- 基于差分的和声搜索算法
- 2010年
- 研究了一种新的进化算法——和声搜索算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,修正了其搜索机制,维持了和声记忆库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率。与同类算法相比,提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。
- 赵鹏军
- 关键词：和声搜索差分进化复杂函数
- 基于SVD图像压缩技术研究被引量：3
- 2011年
- 数字图像处理方法的研究源于两个主要领域:一是便于人们分解图像,对图像信息进行改进;二是使机器能自动理解图像。后者正是我们所要研究的内容。众所周知,在计算机中,图像是通过矩阵来表示的,一幅图像对应着一个矩阵,对图像的压缩就转换成了对矩阵的处理。在数学中,对矩阵进行奇异值分解可以把一个矩阵分解成只用几个数来表示,而且这种分解具有很好的稳定性、唯一性和自相似性。通过这种方法,就能用比较少的数据来表示相应的图像。本文就是通过对图像的矩阵进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。
- 陈一虎
- 关键词：图像压缩矩阵奇异值分解
- 基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法被引量：3
- 2012年
- 结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一,而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题,提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图,并通过条件独立测试对无向边添加方向;同时提出了一个针对4节点环和5节点环的局部优化方法来构造初始框架,最后利用贪婪搜索算法得到最优网络结构。数值实验结果表明,改进的算法无论是在BIC评分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构。
- 陈一虎
- 关键词：贝叶斯网络互信息
- 动态多目标优化进化算法及性能分析被引量：3
- 2010年
- 针对动态多目标优化问题提出了一种求解的新进化算法。首先,构建了一种近似估计新环境下动态多目标优化问题的Pareto核迁移估计模型。其次,当探测到问题环境发生改变时,算法利用以前环境搜索到的Pareto核的有效信息通过Pareto核迁移估计模型对新环境下的进化种群进行近似估计;当问题的环境未发生变化时,引入了带区间分割的变异算子和非劣解存档保优策略,以提高算法的搜索效率。最后计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题十分有效。
- 刘淳安
- 关键词：动态多目标优化进化算法
- 基于核分布估计的动态多目标优化进化算法被引量：4
- 2011年
- 建立了一种近似估计下一环境进化种群和问题的Pareto最优解集的核分布估计方法,当问题环境发生改变时,算法利用以前不同环境搜索到的有用解信息对下一环境进化种群及Pareto最优解集进行近似估计,极大地提高了算法的搜索效率。在对进化算子的合理设计基础上提出了一种核分布估计的动态多目标优化进化算法。通过对4个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明:提出的算法是十分有效的.
- 刘淳安
- 关键词：动态多目标优化进化算法PARETO最优解
- 基于差分扰动的混合蛙跳算法被引量：13
- 2010年
- 针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低的缺点,借鉴差分进化中的变异思想,提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用子群中其他个体的有利信息,对其更新策略进行局部扰动。实验结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于所比较的算法。
- 赵鹏军
- 关键词：混合蛙跳算法早熟收敛差分进化
