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李太勇: 作品数：37 被引量：246H指数：8; 供职机构：西南财经大学经济信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金“十一五”国家科技支撑计划教育部人文社会科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理文化科学更多>>

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基于基因表达式编程的递归函数挖掘被引量：3: 2007年; 传统基因表达式编程(GEP)无法发现递归函数。为此,分析了传统GEP算法在函数挖掘方面不足的深层次原因,提出了基于递归染色体的基因表达式编程算法GEP-RecurMiner和动态进化策略(DSCMS)。理论分析和实验证明了GEP-RecurMiner极大地扩充了传统GEP函数挖掘方法的求解空间,能精确地发现传统GEP无法发现的递归函数,同时实验表明动态进化策略有效地提高了GEP-RecurMiner函数挖掘算法的效率,挖掘成功率提高20%,平均进化代数下降10%。; 吴江唐常杰姜玥叶尚玉段磊李太勇; 关键词：基因表达式编程递归函数函数挖掘

高校教务系统的安全策略研究被引量：7: 2011年; 高校教务系统涵盖了高校教务日常运行的方方面面,因而保障其安全、稳定地运行显得尤为重要。本文分析了高校教务系统存在的各种安全风险,从技术和管理两方面提出了保证高校教务系统安全、稳定运行的安全策略。; 吴江李太勇刘洋洋

基于Excel的试卷生成和评分系统被引量：4: 2011年; 在Excel中开发考试和评分系统,过程简单、快捷、高效,具有其他应用软件不可比拟的优势。通过利用Excel公式和VBA编程,实现题库管理、自动组题和评分等核心功能,构建了一个试卷自动生成和评分系统。该系统能节省纸张的费用、减少诸多考试环节,节省教师大量的阅卷时间,在高等院校中具有很高的推广价值。; 吴江李太勇刘洋洋; 关键词：EXCEL 电子试卷试卷生成评分系统

基于基因表达式编程的信用评估模型挖掘方法被引量：7: 2007年; 提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的信用评估模型挖掘方法GEP-CREDIT。该方法基于客户信贷数据,利用GEP算法自动进行属性筛选,并进行属性融合,在此基础上训练和建立信用评估模型。在德国信用数据库真实数据集上做的实验和性能分析表明,基于GEP的信用评估模型挖掘方法较Nave Bayes算法的预测精度提高了3%;较SVM算法的预测精度提高了1.6%;较KNN(K=17)算法的预测精度提高了6.83%。; 吴江唐常杰段磊李太勇; 关键词：数据挖掘基因表达式编程信用评估

基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法被引量：1: 2011年; 基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)是一种计算量大且通用性强的新型进化算法,其传统计算形式不能充分利用目前主流的多核处理器。为提高算法效率,提出了基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法(Parallel Gene Expression Programming Based on General Multi-core Processor,PGEP-MP)。主要工作包括:(1)分析通用多核处理器平台下并行基因表达式编程算法的机理;(2)利用MPI和OpenMP混合编程模型设计基于通用多核处理器平台的基因表达式编程算法的粗粒度与细粒度相结合的并行模型;(3)提出改进PGEP-MP算法效率的进化策略;(4)通过对函数挖掘和分类的实验证明,PGEP-MP算法提高了函数挖掘和分类的效率,在并行双核处理器数为4的情况下,PGEP-MP的平均并行加速比分别是传统GEP算法的4.22倍和4.06倍。; 吴江唐常杰李太勇姜玥李自力刘洋洋; 关键词：基因表达式编程多核处理器进化算法

空中交通管制仿真系统飞行仿真模型建模与实现被引量：6: 2009年; 为了提高空中交通管制仿真系统仿真度,重新构建了一种简洁实用的航空器模拟飞行模型,包括航空器性能参数、飞行规则参数和飞行过程模拟参数的建立,航空器各种主要飞行过程的建模,气象情况对飞行的影响仿真;这些仿真方法在航空器参数设计、地面运动、上升/下降、加/减速模拟等方面均考虑了多种飞行影响因素,最后提出一种利用真实航迹数据建模的方法,并给出了此种方法的结果。通过在空中交通管制仿真系统的应用,证明本模型有良好的仿真度。这个仿真模型还可应用于管制程序的分析、飞行计划预演调控、交通流量评估和机场建设预估等方面。; 李新胜董天罡刘正熙兰时勇李太勇; 关键词：飞行仿真空中交通管制

基于改进遗传算法和图神经网络的股市波动预测方法: 2022年; 针对支持向量机(SVM)、长短期记忆(LSTM)网络等智能算法在股市波动预测过程中股票评价特征选择困难及时序关系维度特征缺失的问题,为能够准确预测股票波动、有效防范金融市场风险,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)和图神经网络(GNN)的股市波动预测方法——IGA-GNN。首先,利用相邻交易日间的时序关系构建股市交易指标图数据;其次,通过评价指标特性优化交叉、变异概率来改进遗传算法(GA),从而实现节点特征选择;然后,建立图数据的边与节点特征的权重矩阵;最后,运用GNN进行图数据节点的聚合与分类,实现了股市波动预测。在实验阶段,所研究的股票总评价指标数为130个,其中IGA在GNN方法下提取的有效评价指标87个,使指标数量降低了33.08%。应用所提IGA在智能算法中进行特征提取,得到的算法与未进行特征提取的智能算法相比,预测准确率整体提升了7.38个百分点;而与应用传统GA进行智能算法的特征提取相比,应用所提IGA进行智能算法的特征提取的总训练时间缩短了17.97%。其中,IGA-GNN方法的预测准确率最高,相较未进行特征提取的GNN方法的预测准确率整体提高了19.62个百分点;而该方法与用传统GA进行特征提取的GNN方法相比,训练时间平均缩短了15.97%。实验结果表明,所提方法可对股票特征进行有效提取,预测效果较好。; 李晓寒贾华丁程雪李太勇; 关键词：股市预测遗传算法

基于三维混沌序列的数字图像加密算法被引量：34: 2006年; 对Lorenz序列进行了改进,改进后的序列具有理想的伪随机特性。提出了应用改进后的Lorenz序列进行图像加密的算法,该算法对图像的像素和空间位置均进行置乱。仿真及分析结果表明,该算法密钥空间大,具有较好的统计特性、较强的抗干扰能力和较高的执行效率,加密效果对密钥敏感。; 李太勇贾华丁吴江; 关键词：混沌图像加密混沌加密

粒子群优化算法中的惯性权值非线性调整策略被引量：23: 2011年; 为提升粒子群优化算法的性能,提出基于正弦曲线、正切曲线和对数曲线的非线性惯性权值调整策略。采用镜像策略对越界粒子进行处理,利用标准测试函数测试这些策略对算法的影响。实验结果表明,对于连续函数优化问题,正弦曲线和对数曲线策略优于传统的线性调整策略,而传统的线性调整策略又优于正切曲线策略。; 周敏李太勇; 关键词：粒子群优化算法惯性权值函数优化

基于多表达式基因编程的复杂函数挖掘算法被引量：4: 2008年; 传统的基因表达式编程(Gene Expression Programming)挖掘复杂函数时,存在进化辈数过大、无法跳出局部最优解等问题,提出了基于多表达式基因编程的遗传进化算法,提高GEP的全局寻优能力,提出了一种新的多表达式基因编程的遗传进化算法(Multi Expression Gene Programming,MEGP),建立了同一染色体内基因多层次编码、解码模型,理论上分析并比较了MEGP算法的表达空间复杂性,实现了多表达染色体遗传进化算法和染色体适应度评价算法。实验表明,在解决函数挖掘问题中,MEGP成功率是传统GEP的2~4倍。; 代术成唐常杰朱明放陈瑜乔少杰向勇李太勇; 关键词：基因表达式编程函数发现遗传进化

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