蒋思伟
- 作品数：3 被引量：28H指数：2
- 供职机构：中国地质大学(武汉)计算机学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金地质过程与矿产资源国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于GEP的贝叶斯网络在数据挖掘模型优化中的应用
- 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着通讯技术的发展和计算机技术的普及，“数据爆炸而知识贫乏”问...
- 蒋思伟
- 关键词：基因表达式编程数据挖掘贝叶斯网络
- 文献传递
- 基于模拟退火的并行基因表达式编程算法研究被引量：25
- 2005年
- 本文提出一种基于GEP的混合并行算法,将模拟退火机制与遗传机制结合,以提高算法跳出局部最优的能力;同时引入多种群策略和迁移算子,实现了运行于一定规模处理器内的粗粒度可扩展并行计算.对序列推理、函数发现和太阳黑子预测三组数据测试,与用基本GEP算法的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.
- 蒋思伟蔡之华曾丹李曲程远方
- 关键词：基因表达式程序设计模拟退火MPI
- 一种用于曲线预测的混合神经网络算法研究被引量：1
- 2009年
- 为了克服标准BP神经网络在数据预测中存在的缺陷,提出了一种结合基因表达式编程和BP神经网络算法的混合算法.该算法分为两个阶段,第一阶段,利用GEP独特的编码方式来代替随机设定神经网络结构的选择和初始权阈值的设定;第二阶段,用梯度下降法在已经用基因表达式编程方法确定好的搜索空间中和网络结构中对网络进行进一步的精确训练.将此混合算法用于测井曲线的预测中,同时将结果和基因表达式编程方法、BP神经网络方法进行了比较,证明了该算法可以克服BP神经网络的缺陷,并且优化后的BP神经网络收敛速度快,预测精度高.
- 颜雪松时晨杨丽芬蒋思伟
- 关键词：BP神经网络基因表达式编程梯度下降
