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题名基于模拟退火的并行基因表达式编程算法研究
被引量：15
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作者
蒋思伟
蔡之华
曾丹
李曲
程远方
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机构
中国地质大学计算机学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第11期2017-2021,共5页
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基金
湖北省自然科学基金(No.2003ABA043)
湖北省人文社科开放基金项目(No.2004B0011)
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文摘
本文提出一种基于GEP的混合并行算法,将模拟退火机制与遗传机制结合,以提高算法跳出局部最优的能力;同时引入多种群策略和迁移算子,实现了运行于一定规模处理器内的粗粒度可扩展并行计算.对序列推理、函数发现和太阳黑子预测三组数据测试,与用基本GEP算法的结果进行对比,实验表明改进的算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.
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关键词
基因表达式程序设计
模拟退火
多种群策略
MPI
并行算法
符号回归
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Keywords
gene expression programming
simulate annealing
multi population strategy
MPI
parallel algorithm
symbolic regression
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种用于曲线预测的混合神经网络算法研究
被引量：1
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作者
颜雪松
时晨
杨丽芬
蒋思伟
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机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
西安微电子技术研究所
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第4期197-202,共6页
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基金
地质过程与矿产资源国家重点实验室开放基金项目(GPMR200617)
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文摘
为了克服标准BP神经网络在数据预测中存在的缺陷,提出了一种结合基因表达式编程和BP神经网络算法的混合算法.该算法分为两个阶段,第一阶段,利用GEP独特的编码方式来代替随机设定神经网络结构的选择和初始权阈值的设定;第二阶段,用梯度下降法在已经用基因表达式编程方法确定好的搜索空间中和网络结构中对网络进行进一步的精确训练.将此混合算法用于测井曲线的预测中,同时将结果和基因表达式编程方法、BP神经网络方法进行了比较,证明了该算法可以克服BP神经网络的缺陷,并且优化后的BP神经网络收敛速度快,预测精度高.
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关键词
BP神经网络
基因表达式编程
预测
梯度下降
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Keywords
BP neural network
gene expression programming
prediction
gradient descent
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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