湖南省自然科学基金(06JJ50112)
- 作品数：8 被引量：44H指数：4
- 相关作者：黄辉先张东波王耀南阮挺彭利兵更多>>
- 相关机构：湘潭大学湖南大学南澳大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于超越方程的喷泉自适应控制模型研究被引量：1
- 2010年
- 分析风对水滴的影响所产生的偏移,得到在风力作用下的水滴偏移方程,由此建立风速与水初速度的关系;通过对基本模型的优缺点分析,改进后得到更符合实际情况下的风速与水的初速度的关系,给出解决在风的作用下水滴偏移对游客产生的负面影响的优化控制模型。综合考虑实际情况,给出模型进一步改进的方向,从而进一步扩大模型的应用范围。
- 阮挺黄辉先彭利兵刘博
- 关键词：风压
- 基于粗糙集约简的神经网络集成及其遥感图像分类应用被引量：13
- 2008年
- 为降低集成特征选择方法的计算复杂性,提出了一种基于粗糙集约简的神经网络集成分类方法。该方法首先通过结合遗传算法求约简和重采样技术的动态约简技术,获得稳定的、泛化能力较强的属性约简集;然后,基于不同约简设计BP网络作为待集成的基分类器,并依据选择性集成思想,通过一定的搜索策略,找到具有最佳泛化性能的集成网络;最后通过多数投票法实现神经网络集成分类。该方法在某地区Landsat 7波段遥感图像的分类实验中得到了验证,由于通过粗糙集约简,过滤掉了大量分类性能欠佳的特征子集,和传统的集成特征选择方法相比,该方法时间开销少,计算复杂性低,具有满意的分类性能。
- 张东波王耀南
- 关键词：粗糙集神经网络集成遥感图像分类
- 基于改进的粒子群算法和信息熵的知识获取方法被引量：4
- 2009年
- 针对粒子群优化算法(PSO)易陷入局部优化的问题,在PSO算法加入交叉变异算子,克服了标准PSO算法易陷入局部最优的不足;并将改进的PSO算法和模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的模糊聚类算法CMPSO-FCM,该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。进而将聚类得到的属性隶属矩阵用于属性约简,并提出一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取的方法。实验和实例分析表明该方法的正确性和有效性。
- 许翔张东波黄辉先刘子文
- 关键词：粒子群优化模糊C-均值模糊粗糙集属性约简信息熵
- 基于模糊粗糙模型的粗神经网络建模方法研究被引量：7
- 2008年
- 提出一种基于模糊粗糙模型的粗神经网络建模(FRM_RNN_M)方法.该方法通过自适应G-K聚类实现输入输出积空间的模糊划分,进而在聚类数和约简属性搜索的基础上,提取优化的模糊粗糙模型(Fuzzy rough model,FRM),并在融合神经网络后实现粗神经网络建模.分类实验表明,FRM_RNN_M的分类性能优于传统贝叶斯和LVQ方法,而且比单纯的FRM模型具有更强的综合决策能力,和传统的粗逻辑神经网络(Rough logic neural network,RLNN)相比,FRM_RNN_M方法建立的神经网络结构精简,收敛速度快,具有更强的泛化能力.
- 张东波王耀南黄辉先
- 关键词：粗糙集粗神经网络
- 一类大滞后时间系统的智能PID控制(英文)被引量：3
- 2008年
- 针对一类大滞后时间系统的智能PID参数控制进行了讨论,按照系统误差及误差速度在一个响应振荡周期内不同时刻的不同性质进行分区,分析了不同时段内系统的误差信号内在规律,确立了相应的人工智能控制策略,分段按自适应律调整比例、微分参数.仿真结果表明,该文所介绍的方法在响应速度和平稳性方面都获得了优于文献Pen和Zervos的结果.
- 黄辉先Wen Long Yue
- 关键词：智能PID控制自适应律
- 基于粗糙集约简的特征选择神经网络集成技术被引量：9
- 2010年
- 为了提升集成网络的泛化性能,在Boosting或Bagging算法对样本进行扰动的基础上,通过粗糙集约简实现特征属性选择,将样本扰动和输入属性扰动结合起来,提出了Rough_Boosting和Rough_Bagging算法.该算法通过生成精确度高且差异度大的个体网络,提高了集成的泛化能力.实验结果表明,该算法泛化能力明显优于Boosting和Bagging算法,且生成的个体网络差异度更大,与同类算法相比,具有相近或相当的性能.
- 张东波黄辉先王耀南
- 关键词：粗糙集神经网络集成
- RST和NBN用于电力变压器故障诊断被引量：5
- 2009年
- 电力变压器发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,提出了一种将粗糙集理论(RST)与朴素贝叶斯网络(NBN)结合的电力变压器故障诊断新方法。首先将油中溶解气体分析(DGA)结果和其他电气试验结果作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障与征兆间的连接关系并建立决策表,接着利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简算法实现对专家知识的简化与故障特征的压缩,提取最佳属性约简组合,然后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,利用贝叶斯网络实现概率推理,便于描述故障特征的变化及对变压器故障原因的快速分析。最后对变压器故障进行实例分析,诊断结果证明该方法是正确和有效的,具有较好的实用价值。
- 黄辉先肖桂枝阳敏
- 关键词：电力变压器故障诊断粗糙集信息熵
- 多峰函数优化的自适应小生境克隆选择算法被引量：3
- 2011年
- 为了解决deCastro在2000年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱,训练时间长的问题,提出自适应小生境克隆选择算法(ANCSA)。该算法运用自适应小生镜技术、高频变异算子和小生镜免疫优势选择技术来对原有算法进行改进。新算法具有较强的全局和局部搜索能力,并且搜索时间较短。理论分析和仿真研究结果表明,相比CLONALG算法,提出的算法能够在较短的时间内搜索到所有的全局最优解和更多的局部最优解。
- 彭利兵黄辉先阮挺易柳
- 关键词：多峰值函数优化克隆选择
