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濮承东

作品数:3 被引量:3H指数:1
供职机构:武汉科技大学城市学院信息工程学部更多>>
发文基金:湖北省教育厅科学技术研究项目湖北省自然科学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生物学更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇微粒群
  • 1篇蛋白质结构
  • 1篇蛋白质结构预...
  • 1篇优化算法
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经元
  • 1篇欧氏距离
  • 1篇群算法
  • 1篇群体智能
  • 1篇群体智能算法
  • 1篇网络
  • 1篇微粒群算法
  • 1篇微粒群优化
  • 1篇微粒群优化算...
  • 1篇粒群优化
  • 1篇复数
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 3篇武汉科技大学
  • 1篇河南商业高等...

作者

  • 3篇濮承东
  • 1篇林晓丽
  • 1篇顾进广
  • 1篇李井竹

传媒

  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇计算机与数字...

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2010
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种改进的复数BP神经网络算法研究被引量:3
2013年
论文提出了复数BP神经网络的一种新结构和算法。算法的主要思想是将复值输入信号的实部和虚部分离,分别训练,使其达到稳定状态。其结构简单,易于实现,只需少量样本点却有很高收敛速度和精度。通过实验和仿真说明论文算法的有效性。
林晓丽濮承东
关键词:BP算法神经元
一种基于欧氏干扰因子的微粒群优化算法的改进
2010年
针对基本微粒群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法在应用于具有极多局部极值和维数被优化问题时易陷入局部最优和早熟收敛的不足,提出了一种新的改进算法称之为欧氏微粒群算法.此改进算法的主要思想是当算法陷入局部最优时,给微粒一个扰动因子,它的大小会因当前微粒与全局最优微粒的欧式距离的大小而自适应变化,促使微粒跳出局部最优.在实验中选取典型标准函数对算法进行测试,实验结果表明,本文算法优于标准微粒群算法(SPSO)和高斯微粒群算法(GPSO),而且随着问题复杂性的提高其性能优越性越明显.
李井竹濮承东顾进广
关键词:微粒群优化算法欧氏距离
微粒群算法的改进及其在蛋白质折叠结构预测中的应用
自然界的很多行为都表现为群体性。利用这些群体行为来建立的模型称为群体智能算法。群体智能算法中有许多算法,微粒群优化算法就是其中一个,它已经被广泛应用于很多优化问题,并表现出了其高效性。但是随着被优化问题维数和局部最小区域...
濮承东
关键词:群体智能算法蛋白质结构预测
文献传递
共1页<1>
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