茹伟
- 作品数：7 被引量：27H指数：3
- 供职机构：安徽工业大学管理科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金航天支撑技术基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 数据缺失的小样本条件下BN参数学习被引量：9
- 2011年
- 引入支持向量机回归,提出具有数据修补功能的贝叶斯网络参数学习算法.该算法利用贝叶斯网络各观测节点不同时刻下的观测信息,在无先验信息约束下,通过样本回归对缺失数据进行修复.在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度.
- 任佳高晓光茹伟
- 关键词：贝叶斯网络支持向量机回归最大似然估计
- 基于模糊聚类的冷轧合同组批优化方法被引量：1
- 2017年
- 针对冷轧企业大批量生产模式与多品种、小批量的市场需求之间存在的矛盾,建立以合同交货期差异度、工艺路线差异度和调整次数最小化为目标,同时满足批次重量、出(入)口宽度、出(入)口厚度、抗拉强度等工艺约束的冷轧合同组批模型,构建了基于改进粒子群的模糊聚类算法并进行求解.利用国内某冷轧企业实际生产数据对所提出模型和算法进行了验证,结果表明,所提出的方法优于FCM算法,能够满足企业批量计划的需求.
- 潘瑞林王学敏暴伟李德鹏茹伟
- 关键词：冷轧模糊聚类改进粒子群算法
- 基于改进型Viterbi算法的无人机威胁评估
- 本文针对当前威胁评估不足以及对未来情况预测的问题，提出采用离散静态贝叶斯网络中隐马尔科夫模型(HMM)建立威胁评估的模型，利用HMM中Viterbi算法实现了对威胁动态评估。针对威胁评估效率低，提出采用快速排序算法对Vi...
- 茹伟高晓光
- 关键词：无人飞机马尔可夫模型
- 文献传递
- 目标数据缺失下离散动态贝叶斯网络的参数学习被引量：11
- 2011年
- 离散动态贝叶斯网络参数学习的难点在于:隐藏节点的片间转移概率获得及观测数据发生不同程度缺失。针对上述问题,提出基于目标缺失数据估计的前向递归参数学习算法。该算法利用离散动态贝叶斯网络中各观测变量与隐藏变量之间的对应关系,采用支持向量机建立观测变量间的非线性函数关系完成缺失数据估计,此基础上利用完整数据集和前向递归算法完成片内和片间参数更新。以空中目标识别为仿真背景,通过与期望最大算法对比,验证了该算法的学习效率和精度两个方面的优势。
- 任佳高晓光茹伟
- 关键词：离散动态贝叶斯网络
- 基于效费比的武器目标分配被引量：3
- 2012年
- 有效武器目标分配(WTA)是防空阵地的核心。分析了目标毁伤收益、武器损伤关键战术指标因素,提出基于效费比的WTA评价标准,建立了针对多目标的WTA模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法。该遗传算法通过设计一种武器目标分配的染色体编码,利用最优保存策略选择运算、均匀交叉运算、非均匀变异运算来求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。
- 茹伟高晓光
- 关键词：武器目标分配遗传算法效费比
- 考虑多阶段多流向的冷轧生产计划模型及算法被引量：1
- 2016年
- 针对冷轧生产流程多阶段库存和批次多流向的特点,在满足工艺约束的基础上建立了以合同超期和提前的总惩罚费用最小、中间库存量超出和不足的总惩罚费用最小并确保成品库成本最低为目标的多阶段多流向冷轧生产计划模型,采用改进的遗传算法进行求解。算法通过参数的合理设定,解决了交叉、变异概率在一定区间内取固定值、断点处函数值跳跃大和出现不合理值的问题,使两种概率可根据适应值进行自适应调整。以国内某冷轧企业为案例对模型和算法进行了验证,实验结果表明该冷轧生产计划模型能够保证合同交货期和降低库存成本。
- 潘瑞林茹伟徐斌张洪亮李德鹏
- 关键词：冷轧改进遗传算法
- 基于维特比算法的无人机航路规划被引量：2
- 2011年
- 提出采用隐马可夫模型(HMM)建立无人机飞行中威胁评估模型,利用HMM中维特比(V iterb i)算法实现了对威胁评估,确定无人机飞行中的航路;提出采用快速排序算法改进V iterb i算法的效率;采用三次样条插值修正航路点附近过大尖角。仿真表明:具有自主学习的V iterb i算法可以有效地完成无人机航路规划,改进算法可以更有效地提高计算速度,修正航路满足无人机转弯半径无人机约束。
- 茹伟高晓光张博
- 关键词：HMMVITERBI算法无人机航路规划三次样条插值
