王志明
- 作品数：23 被引量：52H指数：4
- 供职机构：湖南农业大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金国家教育部博士点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理学生物学经济管理更多>>
- 基于基因重组原理的遗传算法被引量：6
- 2005年
- 为了克服标准遗传算法的早熟现象,提高遗传算法的全局收敛性,提出了一种基于基因重组原理的遗传算法。定义了新的反向逻辑交叉算子和随机逻辑交叉算子,用它们对染色体的部分基因实现交叉重组。实验结果表明,该算法比经典的遗传算法具有更好的收敛性和稳定性,其中随机移位逻辑交叉算子可看成是蝶形移位逻辑交叉算子和洗牌移位逻辑交叉算子的推广,从而推广了文献[2]的结果。
- 杨洁王志明蒋加伏
- 关键词：基因重组遗传算法人工智能
- 基于支持向量回归的棉铃虫蛹发育历期估测
- 2011年
- 温度与发育速率关系模拟是昆虫学研究的一个重要内容,传统基于经验风险最小的非线性参数模型(Logan模型、Lactin模型和王氏模型)存在诸多弊端。本文基于结构风险最小的改进支持向量回归(SVR)研究温度与棉铃虫Helicoverpa armigera蛹发育历期关系。结果表明:与传统非线性模型相比,SVR模型性能优异;基于全部92个样本,SVR模型拟合和留一法预测的决定系数R^2分别为0.998和0.996,估测的蛹期三基点温度更可信。从全部样本中依温度均匀选取部分样本实施独立预测,当训练集为20个样本时,SVR模型独立预测的R^2为0.981,优于传统非线性模型中独立预测最佳的Lactin模型(R^2=0.958);当训练集进一步减少到12个样本时,SVR模型的R^2仅降低到0.964,而传统非线性模型均已不适用。结果提示SVR模型在小样本情况下较传统非线性模型优势明显,在昆虫发育历期估测建模中有应用前景。
- 谭显胜王志明李兰芝袁哲明
- 关键词：棉铃虫支持向量回归蛹期温度发育历期非线性模型
- 多滞量非自治中立型泛函微分方程的3/2-渐近稳定性
- 2005年
- 考虑多滞量非自治中立型泛函微分方程ddt x(t) - ∑mi=1fi(t,x(t-τi) ) +∑nj=1gj(t,x(t-δj) ) =0 ,t t0 ,其中τi,δj∈ (0 ,∞ ) ,fi,gj∈ C([t0 ,∞ )× R,R) ,i=1 ,2 ,… ,m,j=1 ,2 ,… ,n,且当 t t0 ,x∈R时 ,x .gj(t,x) 0 ,j=1 ,2 ,… ,n,获得了该方程零解一致稳定和渐近稳定的充分条件 ,推广并改进了现有文献中的相关结论 .
- 伍朝华罗治国王志明
- 关键词：中立型方程渐近稳定
- 可解释性支持向量回归在定量构质关系中的应用
- 基于结构风险最小的支持向量机具泛化推广能力优异等诸多优点，在分类和预测领域应用广泛，但其可解释性差的缺陷一直未获根本性解决。本文基于F测验为支持向量回归建立了一套完整的解释性体系，包括模型回归显著性测验、单描述符重要性显...
- 谭显胜李巍巍王志明袁哲明
- 关键词：支持向量回归线性回归模型
- 文献传递
- 基于SVM的小波图像去噪被引量：4
- 2005年
- 在小波分析的基础上,运用支持向量机(SVM)方法来对噪声和非噪声数据进行分类。首先,把一带有噪声的信号进行多尺度小波分解;然后通过试验检测出小波分解系数中部分噪声信号和非噪声信号,得到样本数据来训练SVM;最后对所有的小波系数用训练后的SVM来进行分类得到非噪声信号,并且对这部分非噪声信号进行小波重构即达到了去噪的目的。
- 王志明蒋加伏唐贤瑛
- 关键词：图像去噪支持向量机多尺度小波变换噪声信号SVM图像处理
- 基于支持向量回归的生物测定数据分析被引量：4
- 2010年
- 生物测定是生物学、医学、毒理学的重要内容与基础。常用的定量生物测定数据分析方法时间-剂量-死亡率模型(TDM)不能对复杂生测数据建立统一模型,信息利用不充分。本文基于支持向量回归(SVR),提出了一种能对不同供试因子、不同供试对象和不同环境条件下复杂生测数据统一建模的新方法。14个简单生测数据和2套复杂生测数据的对比分析结果表明,SVR模型拟合与留一法预测精度均优于TDM模型,估计的LD50和LT50等指标更为可信。SVR模型有望作为TDM模型的有益补充,在定量生物测定数据分析中得到广泛应用。
- 王志明谭显胜周玮袁哲明
- 关键词：时间-剂量-死亡率模型支持向量回归生物测定
- 基于改进遗传算法的小波去噪的阈值优化被引量：2
- 2008年
- 根据基因重组原理,定义了新的反向逻辑交叉算子和随机逻辑交叉算子对标准遗传算法进行改进。利用改进的遗传算法求解多尺度小波分解每层系数的最优阈值,通过软阈值法对小波系数处理后进行小波重构。实验结果表明,利用改进的遗传算法进行小波去噪是可行的,且能够达到较高的信噪比。
- 王志明伍朝华
- 关键词：图像去噪改进遗传算法小波变换阈值
- 自调用支持向量回归优化支持向量机参数被引量：4
- 2010年
- 参数选择是支持向量回归分析的关键问题之一,在大训练样本条件下,大范围遍历搜索极为耗时。基于均匀设计和自调用支持向量回归,提出了一种将大样本搜索转化为小样本搜索的策略:在3因素9水平搜索范围,经混合均匀设计产生27个参数组合,每组合对训练集经交叉测试得其均方误差MSE;以MSE为目标函数,对该27个参数组合形成的小样本自调用支持向量回归以留一法进行大范围搜索建模,预测729个完全参数组合;取预测MSE最小的对应参数组合完成大样本的训练、预测。对5个基准数据集的独立预测表明,新方法在保证预测精度的同时,大幅度缩短了训练建模时间,为大样本支持向量机参数选择提供了新的有效解决方案。
- 王志明谭显胜袁哲明伍朝华
- 关键词：均匀设计支持向量回归大样本参数选择
- 基于序列特征筛选与支持向量回归预测蛋白质折叠速率被引量：1
- 2014年
- 折叠速率预测对阐明蛋白质折叠机理意义重大.本文收集了115条目前已知折叠速率的蛋白质样本(包括二态、多态和混态蛋白),为了较全面地表征蛋白质分子的一级结构信息,提取序列长度、氨基酸残基多尺度组分、成对残基k-space特征与基于残基物理化学性质的地统计学关联总共9357维特征.经改进的二元矩阵重排过滤器和多轮末尾淘汰非线性筛选,获得23个物理化学意义明确的保留特征,建立的非线性支持向量回归模型Jackknife交叉验证的相关系数R=0.95,优于文献报道及其他参比特征选择方法.支持向量回归解释体系表明折叠速率与保留描述符的非线性回归极显著,分析了各保留描述符对折叠速率的影响,结果表明蛋白质折叠速率与序列长度、中短程关联特征、三联体残基组份特征等密切相关.
- 李咏周玮代志军陈渊王志明袁哲明
- 关键词：蛋白质折叠支持向量回归
- 智慧校园的研究与探讨
- 2021年
- 对智慧校园的研究现状、智慧校园的教与学、校区中的智慧交通导航、智慧校园办公以及智慧校园文化建立等多方面进行了分析和探讨,最后分析了智慧校园对未来教育的影响。
- 王志明
- 关键词：智慧校园智慧教学大数据
