文本自动分类中特征权重算法的改进研究 被引量：56

1

作者 徐凤亚 罗振声 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期181-184,220,共5页

文章研究并改进了文本自动分类中的特征权重算法。传统的特征权重算法着重于考虑频率和反文档频率等因素,而未考虑特征的类间、类内分布与低频高权信息。该文重点研究了特征的类间、类内分布,以及低频高权特征对分类的影响,并在此基础... 文章研究并改进了文本自动分类中的特征权重算法。传统的特征权重算法着重于考虑频率和反文档频率等因素,而未考虑特征的类间、类内分布与低频高权信息。该文重点研究了特征的类间、类内分布,以及低频高权特征对分类的影响,并在此基础上提出了低频高权特征集的构造方法及特征权重的新算法,同时将该算法推广到多层次分类体系。实验证明该算法能有效提高分类的精确度,而且在多级分类中也能取得很好的效果。 展开更多

关键词 特征项 权重算法 分布信息 低频高权特征 文本分类

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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量：8

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作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多

关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络

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基于模糊自适应变权重算法的采场冒顶函数链神经网络预报 被引量：8

3

作者 左红艳 罗周全 +1 位作者 王益伟 王爽英 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期894-900,共7页

为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模型的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础... 为提高采场声发射事件率预报精度,将采场声发射事件率不同的单个预测模型的预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,对采场声发射事件率进行基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测,对其预测结果再进行函数链神经网络算法拟合,然后结合采场冒顶尖点突变模型的判别式对采场冒顶进行预报。某铅锌矿采场冒顶预报结果表明,基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测误差小于0.3%,可实现采场冒顶精确预报。 展开更多

关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 采场冒顶 声发射

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基于权重平衡算法的专利可交易性预测研究

4

作者 冉从敬 丁群哲 +2 位作者 李旺 宋永辉 刘爽 《情报学报》 北大核心 2025年第5期549-561,共13页

专利交易作为技术创新与市场价值实现的重要环节,对专利交易潜力的识别与预测在支持国家关键科技战略目标、推动科技创新以及促进企业和研究机构间技术转移与合作方面具有重要意义。基于此,本研究提出一种基于权重平衡算法的专利可交易... 专利交易作为技术创新与市场价值实现的重要环节,对专利交易潜力的识别与预测在支持国家关键科技战略目标、推动科技创新以及促进企业和研究机构间技术转移与合作方面具有重要意义。基于此,本研究提出一种基于权重平衡算法的专利可交易性预测方法,该方法首先整合incoPat专利数据库与中国专利信息服务平台数据库形成初始数据集,同时基于专利转让记录、转让与受让地址、利益相关方信息等规则和算法对初始专利交易数据集进行二次筛选,构建专利交易数据集;其次,基于专利交易数据集,将专利的可交易预测问题转化为监督式二分类任务,将专利在交易发生之前的多维度技术特征作为预测的输入变量,并以专利在失效前是否发生交易作为预测目标,最终完成专利可交易性预测。结果表明,本研究提出的基于权重平衡算法的专利可交易性预测模型在综合性能上优于基础模型,并通过实证结果验证了其有效性;通过模型的可解释性算法,本研究识别出了申请人国家、申请人类型和同族国家数以及同族专利数等是影响专利交易的重要技术特征。尽管本研究取得了一定进展,专利交易预测仍面临挑战,未来可以尝试引入专利文本和图像等多维特征,以进一步提升模型的预测性能。 展开更多

关键词 权重平衡算法 改进机器学习模型 专利可交易性预测

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融合注意力机制和权重平衡算法的遥感图像分类

5

作者 王民水 王明常 +1 位作者 王婧瑜 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第2期697-704,共8页

针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络... 针对城市遥感图像各种地物分布不均衡、分类精度较低的问题,提出融合并行注意力与权重平衡算法的遥感图像分类方法。该方法在DeepLabV3+和ResNet50创建的语义分割网络基础上,采用并行组合方式,融入通道注意力和空间注意力算法,提高网络的特征提取能力;针对遥感图像地物类别占比不均衡问题,引入地物类别权重平衡算法,提高小类别地物的分类精度。为了验证网络模型的分类效果,利用Vaihingen数据集和Postdam数据集进行实验。实验结果表明:融合注意力机制和权重平衡算法的分类网络在Vaihingen数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为96.66%、90.35%、96.66%,在Postdam数据集中测试数据的像素精度、平均交并比、平均F_(1)值分别为95.74%、81.47%、91.82%;从分类细节看,增加注意力机制和权重平衡算法对占比较少的汽车识别精度有显著提高,在Vaihingen数据集中汽车的像素精度提高了26.44%,在Postdam数据集中汽车的像素精度提高了21.84%,取得了较好的分类效果。 展开更多

关键词 注意力机制 权重平衡算法 DeepLabV3+网络 遥感图像 地物分类

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变权重蛙跳算法在PMU优化配置中的应用 被引量：3

6

作者 牛胜锁 张思为 梁志瑞 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2014年第7期51-56,共6页

以电力系统状态信息完全可观测为前提,配置相量测量单元PMU(phasor measurement unit)数目最少为目标,建立PMU优化配置问题的数学模型,并应用一种变权重蛙跳算法进行求解。首先以混合蛙跳算法为基础,建立考虑PMU配置数目和系统可观性的... 以电力系统状态信息完全可观测为前提,配置相量测量单元PMU(phasor measurement unit)数目最少为目标,建立PMU优化配置问题的数学模型,并应用一种变权重蛙跳算法进行求解。首先以混合蛙跳算法为基础,建立考虑PMU配置数目和系统可观性的适应度函数;然后通过改变蛙体基因段的权重,指引蛙体跳跃的方向,解决了收敛性较差和跳出局部最优解较慢的缺点,实现了最优配置方案多样性;最后进行冗余度比较确定最优方案。通过新英格兰39母线系统和IEEE 57母线系统的仿真分析,验证本文方法较一般算法具有更佳的收敛效果和全局性。 展开更多

关键词 相量测量单元 可观测性 混合蛙跳算法 变权重蛙跳算法 适应度函数 权重系数 冗余度

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基于小生境优化的变权重粒子群算法在PMU优化配置中的应用 被引量：3

7

作者 张思为 牛胜锁 +2 位作者 梁志瑞 张建华 苏海锋 《陕西电力》 2012年第4期34-38,81,共6页

针对相量测量单元优化配置问题展开研究,提出了一种基于小生境优化的变权重粒子群算法来解决该问题。所提算法以离散粒子群算法为基础,通过基于共享函数的小生境技术优化初始粒子群,改进权重系数的取值函数来提高算法的收敛效果,最后进... 针对相量测量单元优化配置问题展开研究,提出了一种基于小生境优化的变权重粒子群算法来解决该问题。所提算法以离散粒子群算法为基础,通过基于共享函数的小生境技术优化初始粒子群,改进权重系数的取值函数来提高算法的收敛效果,最后进行冗余度比较得出最优方案。该算法与常用算法相比,提高了计算的收敛速度和全局性,实现了算法多峰性,可通过分析问题模型有效得出相量测量单元(PMU)优化配置方案。并通过IEEE 14母线系统和新英格兰39母线系统仿真实例验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 相量测量单元 可观测 变权重粒子群算法 小生境技术 权重系数 冗余度 PMU

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基于变权重免疫克隆选择算法的新型力矩电机多目标优化设计 被引量：3

8

作者 李勇 赵新华 +1 位作者 安跃军 任明旭 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期43-50,共8页

针对传统的电机设计方法工作量大、数据处理繁琐和设计偏差大的不足,提出了新型力矩电机的优化设计方法。该方法利用APDL语言对电机进行参数化建模并进行有限元分析,在此基础上以Matlab为平台同Ansys实现数据连通,将目标'角度-转矩&... 针对传统的电机设计方法工作量大、数据处理繁琐和设计偏差大的不足,提出了新型力矩电机的优化设计方法。该方法利用APDL语言对电机进行参数化建模并进行有限元分析,在此基础上以Matlab为平台同Ansys实现数据连通,将目标'角度-转矩'曲线分解为多个基于差值二次方的目标函数,建立了基于聚合函数的新型力矩电机多目标优化模型。通过分析各个目标函数的权重,同时根据所得曲线中各部分拟合的难易程度,确定变权重机制,与免疫克隆选择算法(ICSA)相结合,提出了变权重免疫克隆选择算法(VW-ICSA),用VW-ICSA对上述模型进行求解,对该电机的参数进行优化。仿真结果表明,优化的结果更符合设计的要求,人工处理数据的工作量大大减少。 展开更多

关键词 新型力矩电机 参数化建模 多目标优化设计 变权重免疫克隆选择算法

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基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局 被引量：10

9

作者 于擎 李菁华 +1 位作者 赵前扶 邢春阳 《电测与仪表》 北大核心 2017年第13期110-114,119,共6页

针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应... 针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。 展开更多

关键词 电动汽车 权重自适应调整的混沌量子粒子群算法 充电站 选址 定容

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一种用于主动降噪耳机的权重滤波误差信号滤波-x最小均方算法 被引量：5

10

作者 李楠 安峰岩 +1 位作者 杨飞然 杨军 《应用声学》 CSCD 北大核心 2018年第3期391-399,共9页

针对传统Fx LMS算法前馈自适应主动降噪耳机系统因果性条件不足时在宽带噪声环境中产生的高频噪声抬升问题,该文引入权重滤波误差信号Fx LMS算法用于抑制高频噪声的抬升,但该算法带来了低频降噪量不足问题。因此,进一步提出将固定系数... 针对传统Fx LMS算法前馈自适应主动降噪耳机系统因果性条件不足时在宽带噪声环境中产生的高频噪声抬升问题,该文引入权重滤波误差信号Fx LMS算法用于抑制高频噪声的抬升,但该算法带来了低频降噪量不足问题。因此,进一步提出将固定系数混合控制器与权重滤波误差信号Fx LMS算法结合,在解决高频噪声抬升问题的同时,保证了良好的低频降噪量。基于DSP平台实现了提出的主动降噪耳机方案。实验证明,该方案针对宽带和单频等噪声都取得了较好的降噪效果。 展开更多

关键词 数字主动降噪耳机 权重滤波误差信号FxLMS算法 混合控制

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关于二阶PLS-PM模型中权重估计算法的探讨 被引量：2

11

作者 赵萍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第13期4-7,共4页

文章着重对二阶PLS路径模型在实际应用中权重估计算法的选择进行了研究;对不同权重估计算法模式的统计意义及选择原则进行了讨论。研究结果表明,二阶PLSPM模型中,各种不同的估计模式组合下,模型的优化结果不同。采用蒙特卡罗模拟方法,... 文章着重对二阶PLS路径模型在实际应用中权重估计算法的选择进行了研究;对不同权重估计算法模式的统计意义及选择原则进行了讨论。研究结果表明,二阶PLSPM模型中,各种不同的估计模式组合下,模型的优化结果不同。采用蒙特卡罗模拟方法,证明了采用模式A得到的权重有趋同现象,不能很好地反映实际问题中的信息差别。而模式B得到的权重具有反映相对贡献的效果,具有实际应用价值。外部权重模式B及内部权重路径模式P适用于估计二阶内收PLS-PM模型,外部权重及内部权重均为相对贡献率,从而达到最佳综合评价的目标。此结论适用于构成型一阶及二阶潜变量。 展开更多

关键词 二阶PLS路径模型 权重估计算法模式 构成型模型 综合评价

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基于潜在语义索引的文本特征词权重计算方法 被引量：17

12

作者 李媛媛 马永强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期1460-1462,1466,共4页

潜在语义索引具有可计算性强,需要人参与少等优点。对其中重要的优化过程——权重计算,进行了深入分析。针对目前应用最广泛的TF-IDF方法中,采用线性处理的不合理性以及难以突出对文本内容起关键性作用的特征的缺点,提出了一种基于"... 潜在语义索引具有可计算性强,需要人参与少等优点。对其中重要的优化过程——权重计算,进行了深入分析。针对目前应用最广泛的TF-IDF方法中,采用线性处理的不合理性以及难以突出对文本内容起关键性作用的特征的缺点,提出了一种基于"Sigmiod函数"和"位置因子"的新权重方案。突出了文本中不同特征词的重要程度,更有利于潜在语义空间的构造。通过实验平台"中文潜在语义索引分析系统"的测试结果表明,该权重方法更利于基于潜在语义的检索性能的提高。 展开更多

关键词 潜在语义索引 Sigmiod函数 位置因子 权重算法

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网页自动分类中特征权重计算方法的改进 被引量：2

13

作者 谭金波 杨晓江 李艺 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2008年第1期56-61,共6页

目前，在网页分类中，对HTML主要结构特征进行加权的常用方法是绝对数值加权方法。这种方法的缺点是加权系数为定值，其对长文本和短文本所起的作用不同，使得结构特征对正文的影响随着正文长度的增加而削弱。针对该缺点，本文提出了一... 目前，在网页分类中，对HTML主要结构特征进行加权的常用方法是绝对数值加权方法。这种方法的缺点是加权系数为定值，其对长文本和短文本所起的作用不同，使得结构特征对正文的影响随着正文长度的增加而削弱。针对该缺点，本文提出了一种改进型加权方法，即相对数值加权方法。通过网页层次分类的实验，比较了这两种方法对单个标签域以及多个标签域结合的分类性能。实验结果表明，相对数值加权方法能有效提高分类的精确度，并且效果优于绝对数值加权方法。 展开更多

关键词 网页分类 层次分类 特征项 权重算法 相对数值加权

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农业产业化龙头企业社会责任评价的指标权重确定方法 被引量：1

14

作者 陈新达 徐雪高 张照新 《现代管理科学》 CSSCI 2014年第8期93-95,共3页

农业产业化龙头企业在农村经济中正发挥愈发重要的作用,因而需要其在盈利的同时履行相应的社会责任。定量评价是分析农业企业社会责任水平的有效方式,而这种评价由于涉及到企业的社会责任故需要较多的评价维度和较强的主观性。定量评价... 农业产业化龙头企业在农村经济中正发挥愈发重要的作用,因而需要其在盈利的同时履行相应的社会责任。定量评价是分析农业企业社会责任水平的有效方式,而这种评价由于涉及到企业的社会责任故需要较多的评价维度和较强的主观性。定量评价的基础工作在于确定各评价指标的合理权重,为此,文章首先对常见的权重算法进行简单介绍;随后对不同的算法进行比较分析,确定各算法的优劣所在;最后,提出了农业产业化龙头企业进行社会责任评价时可以采用的合理的指标权重算法。 展开更多

关键词 农业龙头企业 企业社会责任 权重算法

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EWA算法在电力市场仿真中的应用 被引量：7

15

作者 荆朝霞 杨莹 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期46-50,共5页

基于代理的计算经济学已成为电力市场研究的一种重要方法,构建智能代理的学习模型是其中的重要研究内容之一。常用的强化学习和信念学习算法各有弊端,为此引进了一种综合了强化学习和信念学习的经验权重魅力值(EWA)算法,将其应用于电力... 基于代理的计算经济学已成为电力市场研究的一种重要方法,构建智能代理的学习模型是其中的重要研究内容之一。常用的强化学习和信念学习算法各有弊端,为此引进了一种综合了强化学习和信念学习的经验权重魅力值(EWA)算法,将其应用于电力市场仿真研究中,模拟发电商决策行为。基于混合代理和单一代理系统的仿真结果表明,EWA学习算法对市场参与者的行为有更好的描述,在参与者众多的大系统中较Roth-Erev算法更为先进、智能,具备更好的学习性能;EWA算法具备更高的捕捉博弈均衡的能力。 展开更多

关键词 电力市场仿真 代理 计算经济学 经验权重魅力值算法 Roth-Erev算法

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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量：21

16

作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页

提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多

关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报

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适用于异质网络的RED算法的改进与分析

17

作者 吕杰 滕少华 朱朝晖 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第17期4458-4460,4464,共4页

设计、分析和评价主动队列管理(AQM)算法成为近来网络拥塞问题研究的一个热点。随机提前探测(RED)算法作为AQM算法的典型代表,得到了较为广泛的应用。为了提高它的稳定性和公平性相继又开发出了ARED(adaptive RED),GRED(gentle RED),FRE... 设计、分析和评价主动队列管理(AQM)算法成为近来网络拥塞问题研究的一个热点。随机提前探测(RED)算法作为AQM算法的典型代表,得到了较为广泛的应用。为了提高它的稳定性和公平性相继又开发出了ARED(adaptive RED),GRED(gentle RED),FRED(flow RED)和WRED(weighted RED)等多种改进算法。在分析了RED算法及3种变种算法的基础上,比较了它们的优缺点,给出了适用于不同性质网络连接点处的WRED改进算法,用仿真试验证明了WRED改进算法在处理异质网络拥塞问题方面具有优势。 展开更多

关键词 拥塞控制 主动队列管理 随机提前探测算法 带权重的随机提前探测算法 链路算法

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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究 被引量：2

18

作者 徐韧 李君宇 +3 位作者 周明 刘林波 张志富 黄其柏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1833-1843,共11页

针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优... 针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。 展开更多

关键词 多翼离心风机 变权重 基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型 白鲸优化算法 基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法 预测模型 风机全压 风机效率 风机噪声

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基于闭合模式的高维基因表达谱多类分类 被引量：1

19

作者 李宏 李翔 +2 位作者 吴敏 陈松乔 易丽君 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1035-1041,共7页

针对多类高维基因表达谱的特点,提出一种基于闭合模式的多类分类算法CBCP,即根据垂直格式的数据集采用路径枚举的方法挖掘闭合模式,极大地减少了冗余模式的产生。然后,对所有闭合模式进行排序,通过覆盖训练集建立分类器。针对分类器无... 针对多类高维基因表达谱的特点,提出一种基于闭合模式的多类分类算法CBCP,即根据垂直格式的数据集采用路径枚举的方法挖掘闭合模式,极大地减少了冗余模式的产生。然后,对所有闭合模式进行排序,通过覆盖训练集建立分类器。针对分类器无法识别的样本提出权重算法进行判断,克服了使用Default类预测不精确的问题。研究结果表明,CBCP与经典分类算法如CBA和C4.5相比具有更高的预测准确率,并且在基因数大幅增加而样本数不变的情况下仍具有较强的稳定性,证明CBCP的可扩展性强,适用于高维数据集的多类分类预测。 展开更多

关键词 关联规则 闭合模式 多类别 权重算法

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基于最大熵加权平均的产品可靠性分配方法 被引量：2

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作者 郭强 李中凯 崔海龙 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第5期18-21,共4页

针对机电产品的可靠性分配,传统的目标可行性算法(Feasibility-of-Objectives,FOO)以及平均权重算法不能很好地解决机电产品的可靠性分配,采用利用最大熵方法获取有序加权平均算子(Ordered Weighted Averaging,OWA)权重的MEOWA算法对机... 针对机电产品的可靠性分配,传统的目标可行性算法(Feasibility-of-Objectives,FOO)以及平均权重算法不能很好地解决机电产品的可靠性分配,采用利用最大熵方法获取有序加权平均算子(Ordered Weighted Averaging,OWA)权重的MEOWA算法对机电产品进行可靠性分配,从而得到更合理的能够满足客户需求的可靠性分配结果。结合项目实施,以大型支撑掩护式液压支架的可靠性分配为例,通过实例分析并与传统的可靠性分配算法进行比较,所提方法可以更加准确高效的进行可靠性分配,满足客户的需求,证明了所提出的方法的有效性。 展开更多

关键词 可靠性分配 目标可行性算法 平均权重算法 MEOWA算法

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