张伟丰
- 作品数：22 被引量：32H指数：3
- 供职机构：湖北汽车工业学院经济管理学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金湖北省教育厅社会科学研究规划项目中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理理学文化科学更多>>
- 基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法被引量：2
- 2014年
- 为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。
- 张伟丰杨丽华
- 关键词：APRIORI算法关联规则数据挖掘矩阵
- 基于进化计算的薄板冷连轧轧制规程优化系统设计与应用
- 2007年
- 轧制规程是轧钢生产的核心内容,一套好的轧制规程可以使轧钢生产稳定顺行,减少生产事故的发生,降低生产能耗,以最低的成本发挥最大的经济效益。为了得到更优的轧制规程,本文采用一些快速高效的基于进化计算的智能优化方法,用VC++6.0开发了轧制规程优化系统。本系统操作简便,优化快速,优化结果可以为轧钢生产提供一定的参考。
- 张伟丰
- 关键词：轧制规程进化计算遗传算法
- 求解组合优化的精英协同量子进化算法
- 2013年
- 大规模欺骗问题和等级问题是一类非常复杂的组合优化问题,为有效求解该问题,提出了一种基于精英协同的量子进化算法。该算法将整个种群划分为若干个子种群,依次以子种群中适应度最高的个体(精英个体)来引导进化,同时设计了协同操作算子使各子种群互相交换信息,以提高种群的多样性和解空间搜索力度,仿真结果表明:该算法具有更好的求解质量。
- 张伟丰
- 关键词：量子进化精英策略协同进化组合优化
- 基于进化计算的混合优化算法及其在轧制规程优化上的应用
- 遗传算法是一类借鉴生物自然选择和自然遗传机制的智能优化算法，自60年代Holland教授提出遗传算法以来，至今已取得了很多重要的研究成果，在各个领域取得了广泛的应用。
由于遗传算法适用性好，鲁棒性强，能很好的解...
- 张伟丰
- 关键词：遗传算法进化计算量子进化多智能体轧制规程
- 文献传递
- 引入模拟退火算子的差分进化算法性能研究*被引量：1
- 2011年
- 为了提高差分进化算法的优化性能,将模拟退火算子引入到差分进化算法中,利用模拟退火算子良好的全局搜索能力进一步提高差分进化算法对复杂问题的优化能力.通过对复杂函数优化的仿真结果表明,算法在求解复杂优化问题上具有更快的收敛速度和更好的全局收敛性.
- 张伟丰
- 关键词：模拟退火差分进化
- 基于BP神经网络的卷烟零售量价控制研究被引量：1
- 2013年
- 针对烟草营销中卷烟货源投放总量难以准确控制的问题,通过分析各区域货源投放量、实际销售量与零售价格之间的相互关系,采用BP神经网络预测,建立了卷烟零售量价控制模型,据此来调控各品类的投放量,测试结果表明有较好的预测准确度。
- 张伟丰魏仁干杨丽华
- 关键词：BP算法神经网络
- 多智能体遗传算法优化神经网络权值研究被引量：5
- 2005年
- 采用多智能体遗传算法来优化神经网络权值,经过神经网络自身的训练来进一步提高精度,结果表明,本算法能以较快的收敛速度获得较高的训练精度。
- 张伟丰郑建国
- 关键词：智能体遗传算法神经网络进化计算
- 基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究被引量：3
- 2012年
- ID3算法是一种比较高效的数据挖掘算法,通过这一算法在卷烟产品零售客户分类上的运用,快速的将零售客户归入不同的类别,实现了依据客户重要性和产品依存度提供针对性的服务,以此来制定更加合理的卷烟产品营销策略,从而优化资源配置,提高销售额。
- 张伟丰
- 关键词：ID3算法决策树信息熵数据挖掘
- 分段式量子-单纯形进化算法及函数优化
- 2013年
- 量子进化算法在高维复杂函数优化上存在容易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢的问题,为进一步提高其搜索性能,提出了一种带单纯形搜索算子的分段式量子进化算法。该方法将搜索过程分为3个阶段,首先用量子进化算法搜索到一定代数,然后将种群分为若干个子种群,每个子种群中的个体作为单纯形法的初始顶点,并行地用单纯形法进行搜索,将搜索后的子种群再合并,继续用量子进化算法进行最后的搜索。对几个典型的高维函数进行仿真的结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。
- 张伟丰
- 关键词：量子进化单纯形法
- 卷烟产品销售规律挖掘算法的应用被引量：1
- 2013年
- 为了利用卷烟产品历史销售数据中蕴含的信息以制定更加合理的卷烟产品营销策略,采用比较高效的关联规则FP-Growth算法设计了卷烟产品销售决策支持系统,实践应用表明该系统能快速的发现不同时期卷烟产品销售的关联关系,为营销人员及时掌握销售规律提供了有价值的参考。
- 杨艳霞张伟丰
- 关键词：关联规则数据挖掘
