吴萍
- 作品数：15 被引量：81H指数：5
- 供职机构：华东师范大学计算机科学与软件工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 遗传编程在符号回归中的应用被引量：3
- 2009年
- 遗传编程是一种新型的搜索优化技术,文章介绍了遗传编程的基本原理,以及遗传编程的算法设计及其实现的几个关键问题,并研究了基于遗传编程方法的符号回归。与传统回归方法相比,该方法得到的拟合函数更精确,具有更广泛的适用性。文中通过对一个函数进行符号回归验证,说明此方法合理可行。
- 金金宝吴萍
- 关键词：遗传编程数据拟合
- 遗传算法求解囚犯困境问题
- 2007年
- 囚犯困境问题是个哲学问题。随着对它研究的深入,这个问题已经作为一种模型被应用到现实社会的很多领域:经济学、社会学、商务谈判。这就提出了一个问题:如何有效地求解囚犯困境问题。利用遗传算法,对囚犯困境问题进行了求解。并且根据所提的算法进行了实验。证明该方法用于求解囚犯困境问题的可行性。
- 丁晶吴萍
- 关键词：遗传算法
- 基于GMM的说话人识别研究与实践被引量：4
- 2009年
- 说话人识别作为当今的一个研究热点,具有广泛的应用和研究前景。文章针对说话人识别的前端处理进行了相关研究,设计并实现了一个有效的处理算法。提取出Mel频率倒谱系数MFCC,讨论了MFCC各维参数对最终结果的贡献。文章通过研究高斯混合模型GMM的模型训练,使用最大似然估计算法和期望-最大化算法,在研究和改进基础上开发了一个基于高斯混合模型的说话人识别系统。同时完成了多线程并行测试与MFCC各维参数对最终识别结果的增益比较研究。
- 辛全超吴萍
- 关键词：说话人识别MFCC高斯混合模型
- 试题库系统中通用试卷格式打印模块的设计与实现被引量：1
- 2001年
- 本文提出了VFP环境下打印模块的设计构想,并以试题库系统为实例,编制了实用的打印模块。该程序已在《计算机应用基础》试题库系统上得到成功应用。
- 吴萍黄勇任璐
- 关键词：OLEVISUALFOXPRO6.0试题库
- 蠕虫在计算机网络中传播策略的研究
- 2008年
- 近年来,计算机蠕虫成为网络系统安全的重要威胁。将蠕虫和普通计算机病毒加以比较,然后剖析网络蠕虫的功能结构和工作原理,讨论网络蠕虫的扫描策略和传播模型。给出网络蠕虫研究的若干热点问题与展望。
- 赵云吴萍
- 关键词：计算机蠕虫
- Bhanu模型和遗传算法在阵发性心脏病判别中的研究和应用
- 2009年
- Bhanu图像分割模型发挥了遗传算法在处理复杂数据上的优势,但存在一定缺陷,容易被次要信息影响分割效果。为了克服这个缺点,首先介绍Bhanu模型的过程,在此基础上提出了将特征参数权值作为优化对像,利用遗传算法对Bhanu模型进行了改进,阐述了改进模型的自动学习过程,最后提出了将改进模型应用于阵发性心脏病(PAF)的分类判别中的解决方案。通过对实验数据的分析,论证了改进方案的可行性和有效性。
- 聂斌吴萍蔡建华
- 关键词：图像分割遗传算法
- 基于B/S结构的网上考试平台的设计与应用被引量：19
- 2003年
- 本文叙述了在 Internet在实现交互式的考试系统的设计思想 ,研究了基于 Web技术的网络上考试系统的设计方案和 ASP技术、ADO数据库访问技术在网上考试系统实现过程中的应用。本系统在设计中已考虑到适用多种学科使用的通用性 。
- 吴萍蒲鹏
- 关键词：INTERNETB/S结构计算机网络试题库
- 分类技术在心电图自动诊断模型中的应用比较被引量：7
- 2003年
- 提高心电图诊断的有效性和准确性的关键在于心电图分类的质量。文中针对这一情况,详细论述了利用各种分类技术对提取的心电图特征数据进行分类的方法,并在比较各种分类算法的基础上,提出了一种基于CBR的心电图自动诊断系统的结构模型。
- 吴萍黄勇
- 关键词：心电图神经网络决策树K近邻基于实例推理
- 遗传算法中基于规则的分类器编码长度研究被引量：2
- 2013年
- 遗传学为基础的机器学习使用遗传算法作为学习机制,设计以规则为基础的分类系统,通过训练数据集来实现类别的精确描述。针对遗传算法编码没有统一标准的问题,研究基于规则的分类器个体特征编码长度与分类准确率以及效率之间的关系,通过概率逼近分析个体特征编码长度对分类准确率的影响,利用迭代步骤数的数学期望计算方法,计算遗传算法分类器的分类效率。实验结果证明,遗传算法在密西根编码条件下,个体特征编码长度越长,分类器的分类准确率越高、收敛速度越慢。
- 廖萍沈佳杰吴萍
- 关键词：遗传算法离散数据连续数据
- 基于遗传算法的股票市场选择模型被引量：2
- 2016年
- 为提高投资者在股票市场的收益,解决在证券投资中股票选择这一重要问题,提出一种基于遗传算法的股票选择模型。算法以上市公司的财务指标为样本特征,为克服K-means算法的不稳定性,采用基于遗传算法的K-means算法对同一板块股票进行聚类分析,剔除财务指标较差的一类中的股票。对筛选条件编码,为解决传统遗传算法处理复杂问题时存在的过早收敛现象,提出改进的遗传算子,利用改进的遗传算法寻找使股票市场投资收益最大化的选股模型参数。实验结果表明,该算法在股票选择上具有较好的效果,可供市场投资者借鉴。
- 戎容吴萍
- 关键词：股票选择遗传算法聚类分析组合优化
