王艺星
- 作品数：2 被引量：4H指数：2
- 供职机构：辽宁工程技术大学软件学院更多>>
- 发文基金：广东省质量技术监督局科技项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于SQP局部搜索的多子群果蝇优化算法被引量：2
- 2018年
- 针对基本果蝇优化算法在寻优过程中种群多样性降低导致算法易陷入早熟收敛的问题,提出了基于序列二次规划(SQP)局部搜索的多子群果蝇优化算法(MFOA-SQP)。新算法将果蝇种群均匀划分为多个子群,并引入粒子群算法中的惯性权重和学习因子,协同调节果蝇移动方向和步长;每隔一定迭代次数重新划分子群,避免种群单一化,使算法更易跳出局部最优;对子群最优个体进行SQP搜索,提高局部寻优性能。通过6个测试函数和优化广义回归神经网络对银行客户进行分类的实验结果表明,算法在寻优精度和速度方面性能优越,能够有效提高广义回归神经网络的分类准确率。
- 王英博王艺星
- 关键词：序列二次规划协同进化早熟收敛
- LVFOA优化的GRNN在财务预警中的应用被引量：2
- 2017年
- 针对企业财务数据复杂、非线性等特点,提出了一种基于混沌变步长果蝇算法(LVFOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值,然后在最优初始值的基础上修正FOA步长为动态步长,寻找最优Spread值,最后对预测数据进行分析,选取有代表性的指标.改进后的果蝇算法显示了更好的全局优化和快速收敛能力,提高了GRNN的预测精度.仿真结果表明,相对于GRNN模型和FOA-GRNN模型,LVFOA-GRNN模型提高了预警准确率,与财务数据的拟合度更高.
- 赵男男王艺星王英博
- 关键词：财务预警广义回归神经网络参数优化
