叶大振
- 作品数：10 被引量：61H指数：5
- 供职机构：南京邮电大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 一种求解带等式约束的二次规划问题的新神经网络模型
- 1996年
- 本文提出了一种新的神经网络模型用以求解带等式约束的二次规划问题。本模型大大改进了Shenguei zhang等人(1992)给出的二阶神经网络。后者的结构复杂,且只适用于求解具有唯一最优解的情况,而不能求解最优解为无界集合的情形。与它相比,本文提出的新神经网络模型不仅能够精确求解具有唯一最优解的情况,而且还能实时求解最优解集合为无界的情况,此外,在结构上也大为简化,易于电路实现。
- 叶大振夏又生吴新余
- 关键词：神经网络全局优化
- 求解线性等式与不等式组的神经网络模型被引量：1
- 1996年
- 提出了一种求解线性等式与不等式组的神经网络模型，该模型避免了惩罚函数模型的缺点，当模型达到稳态时，网络输出将给出问题的精确解。作为一个应用。
- 夏又生叶大振
- 关键词：神经网络线性规划线性代数线性等式不等式组
- 基于遗传算法的计算机通信网优化设计被引量：12
- 1996年
- 计算机通信网中将路由选择和链路容量分配综合起来考虑时的优化设计模型（ＣＦＡ）是一个复杂的非线性０－１规划，若采用传统的数学方法求解，无法快速有效地求得工程满意解。文中以遗传算法的基本思想为基础，设计了一个与传统方法完全不同的遗传寻优算法。对计算机通信网优化设计实例的计算表明，该算法能够迅速求出ＣＦＡ问题的全局近似最优解，并且解的精确度很高，能够满足工程设计中的要求。
- 叶大振吴新余
- 关键词：计算机通信网路由选择遣传算法优化设计
- 遗传算法及神经网络在通信网优化设计中的应用
- 叶大振
- 计算机通信网中路由选择和容量分配问题的遗传算法求解被引量：15
- 1996年
- 计算机通信网中，对路由选择和容量分配问题进行综合优化设计时的数学模型，是一个多约束条件的非线性０－１规划。本文以遗传算法的基本思想为基础，设计了一个求解该问题的遗传寻优算法，对计算机通信网优化设计实例的计算表明，这一方法能够迅速求出问题的全局近似最优解，并具有高的计算精确度。
- 叶大振吴新余
- 关键词：遗传算法计算机通信网路由选择
- 解L_1范数极小化问题的神经网络被引量：3
- 1997年
- 到本文提出一个求解Ｌ１范数极小化问题的神经网络新模型，并予以严格证明，对比文［１］中的模型，新模型具有较小的规模；对比文［２］中的模型，新模型不含惩罚参数，因而具有全局收敛到精确解等优点．最后，模拟试验表明，新模型在离散时间情形也是全局收敛的．
- 夏又生叶大振
- 关键词：L1范数极小化问题神经网络
- 混合智能算法在多约束优化问题中的应用被引量：4
- 2008年
- 提出了一种将蚁群算法、遗传算法和粒子种群优化融合的混合智能算法来解决多约束最优路径和QoS路由问题。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化,利用PSO算法来优化蚁群算法中的信息素,优势互补。仿真结果表明该算法是可行、有效的。
- 朱玉平叶大振王锁萍吴新余
- 关键词：QOS路由蚁群算法遗传算法
- 遗传算法的改进及应用被引量：8
- 1997年
- 通过分析遗传算子对全局收敛性的影响，提出有条件的最佳保留和遍历匹配以及动态变异相结合的算法，并选择标准测试函数对其检测。实验证明，该算法能够迅速找到全局近似最优解。在求解计算机通信网的时延和路由选择问题时有较好的效果。
- 汪近能陈丽燕吴新余叶大振
- 关键词：遗传算法计算机通信网随机搜索路由选择
- 基于蚁群—遗传算法的QoS路由选择被引量：11
- 2006年
- 论文提出了一种将蚁群算法与遗传算法融合的新算法。采用蚁群算法进行寻径生成初始群体,利用遗传算法对路径进行优化。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。
- 朱玉平叶大振王锁萍
- 关键词：蚁群算法遗传算法QOS路由
- CDMA蜂窝系统中基于模糊神经网络的反向链路功率控制被引量：7
- 2000年
- CDMA是一个干扰受限系统 ,反向链路功率控制对于克服“远近效应”和增加系统容量是非常重要的 .本文提出了一种基于模糊神经网络 (FNN)的自适应闭环功率控制算法 ,该算法动态地调整功率控制增量 ,使基站接收到的每个用户的发射功率相等 .仿真结果表明 ,由于模糊神经网络能够较好地识别反向链路的时变特性 ,FNN功率控制算法比传统的固定步长功率控制方法取得了更好的控制性能和更大的系统容量 .而且 ,FNN能够通过神经网络训练自动地调整隶属度函数和模糊规则 ,从而适合于实现在线系统识别和自适应控制 .
- 吴新余戈玲叶大振
- 关键词：码分多址功率控制模糊神经网络
