白亚男
- 作品数：7 被引量：15H指数：3
- 供职机构：平顶山学院计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：河南省科技计划项目国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应蚁群算法的模糊聚类算法
- 2011年
- 将自适应蚁群优化算法与FCM(Fuzzy C-Means)算法相结合,提出了一种模糊聚类分析的新算法.该算法通过把FCM算法中的目标函数降维,将其转化为自适应蚁群优化算法中的优化函数,通过对各个节点的路径连接数的衡量,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况,动态调节蚂蚁的路径选择和信息量更新,从而得到目标函数的最优解.结果表明,该方法比FCM算法具有更好的收敛效果和更高的聚类准确率.
- 白亚男司应硕
- 关键词：蚁群算法模糊聚类连续空间优化FCM信息素正反馈
- 多媒体智能教学系统中特定数据挖掘方法研究被引量：8
- 2016年
- 对多媒体教学系统中特定关键数据进行准确挖掘,可以提高多媒体智能教学系统的信息兼容和数据访问能力。传统方法采用经验模态特征分解方法进行数据挖掘,当多媒体智能教学系统数据规模的扩大、信息融合度的提高时,数据挖掘的准确度下降。提出一种基于尺度仿射变换和特定数据信息流相空间重构的数据挖掘算法,首先建立多媒体智能教学系统的数据分布结构模型,采用尺度仿射变换对数据进行信息融合处理,对融合后的数据信息流进行相空间重构,在重构的高维相空间中提取多媒体智能教学系统中特定数据的高阶矩特征,实现对特征数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行数据挖掘的准确识别概率较高,抗干扰性能较强。
- 任高举白亚男
- 关键词：多媒体教学系统数据挖掘相空间重构
- 神经网络结合并行混沌粒子群优化算法的波前预测器
- 2013年
- 由伺服系统所引起的延迟误差很大程度上影响着自适应光学系统(AOS)的性能。为了提高神经网络波前预测器的收敛性和精度,论文提出了一种改进的并行混沌粒子群优化算法(PCPSO)。该算法利用混沌序列的随机和遍历特性,以及并行化处理方法,有效地避免早熟现象的发生。通过对基准函数的测试,比起经典粒子群算法,该算法具有较高的计算速度和收敛能力。并且,论文设计了一种基于PCPSO算法的神经网络波前预测器,并运用于自适应光学系统的波前预测中。通过数值仿真实验,研究了这种新型波前预测器的性能,实验结果表明,采用并行化混沌粒子优化算法的预测器可以有效的预测控制电压信号,具有很好的泛化能力,对提高光束质量起到了重要的作用。
- 白亚男史永昌史晓雨
- 关键词：粒子群优化混沌
- 使用关联规则挖掘高校教学评价数据
- 2014年
- 以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素(学历、职称、教龄)与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。
- 任高举白亚男
- 关键词：数据挖掘关联规则教学评价
- 基于自适应控制方法的云计算服务器性能管理被引量：3
- 2014年
- 随着云计算技术的广泛使用,如何对采用虚拟化技术的云计算服务器的性能进行有效管理,是云计算研究的热点问题之一。论文提出了一种基于自适应控制理论的动态资源控制策略(DRC),该控制策略在保证服务级别协议的前提下,对运行在服务器上的各个虚拟机进行优化配置,使服务器的硬件资源得到最大化的利用。同时设计了一种新型的自适应线性二次高斯控制器,来应对具有Web应用所面对的动态负载。在基于Xen技术搭建的实验平台上,对服务器的性能在不同工作负载的情况下进行了测试,并与未采用DRC策略的服务器性能进行了对比。实验结果表明,在动态工作负载下,与为采用DRC策略的服务器相比,DRC控制策略能够有效保证不同Web应用的响应时间稳定在设定的参考值。
- 白亚男史永昌史晓雨
- 关键词：资源管理服务器虚拟化自适应控制
- 基于检测区策略的自适应蚁群优化算法
- 2013年
- 为了弥补蚁群算法搜索时间长,容易出现停滞的缺点,本文在前人研究的基础上,提出建立检测区的策略,算法在检测区内每迭代m次,就检测一次算法是否陷入局部最优。在停滞发生的情况下,自适应改变q0的大小,并在整个寻找过程中自适应改变全局信息素挥发系数及信息素的最大、最小值,以此实现信息素的动态更新和搜索路径的自动改变,从而达到提高算法的搜索能力的目的,同时又能很好地避免收敛过程中出现的停滞现象。实验验证了理论的正确性和算法的有效性。
- 白亚男任高举
- 关键词：蚁群系统优化算法
- 关联规则挖掘在高校教学评价中的应用被引量：4
- 2014年
- 将数据挖掘中关联规则应用到高校教学评价中,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。利用改进的Apriori算法挖掘评教数据,从大量的评教数据中发现数据间的关联。通过实例分析,结果发现了评价等级与教师的学历、职称、教龄、科研能力之间的关联。分析并利用这些关联规则,既可以提高授课教师的教学水平,又可以为教学管理部门的提供决策参考,从而提高教育教学质量。
- 任高举白亚男
- 关键词：数据挖掘关联规则APRIORI算法教学评价
