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基于自适应模糊聚类分析的目标冗余信息处理被引量：5: 1; 作者李为民朱永锋付强《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期949-951,共3页; 针对雷达接收机检测后输出的大量点迹数据,讨论了点迹的空间散布状态和目标冗余现象的形成原因,提出了自适应模糊C均值聚类(AFCMC)算法进行检测点迹的凝聚处理,为目标冗余处理提供了一条途径,仿真结果验证了该算法的有效性。; 关键词目标冗余聚类分析模糊处理点迹凝聚; 在线阅读下载PDF 职称材料

步进频率雷达目标去冗余算法被引量：53: 2; 作者李眈龙腾《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期60-63,共4页; 本文分析了不同参数对步进频率雷达系统性能的影响 ,在此基础上提出了两种目标去冗余算法 :舍去点迹提取法和同距离选大点迹提取法 ,分析了两种算法的优缺点 ,给出了相应的数学公式 ;对不同算法进行了计算机仿真 ;文章最后简要介绍了实... 展开更多; 关键词雷达目标去冗余算法步进频率; 在线阅读下载PDF 职称材料

高维目标减少算法被引量：2: 3; 作者陈静周聪 +1 位作者李珂郑金华《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期38-41,94,共5页; 在多目标优化中,许多实际问题都是由很多目标(超过三个)所组成,但是目前提出的大多数算法却只有在三维以下时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示,而且在处理高维问题时,算法的时间复杂度通常很高,因此人们开始考虑将高维目... 展开更多; 关键词多目标优化冗余目标减少数据拟合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分解和超平面拟合的进化超多目标优化降维算法被引量：5: 4; 作者刘海林肖俊荣《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3289-3298,共10页; 目标降维是研究超多目标优化问题的一个重要方向,它通过恰当的算法设计,能够剔除一些对求解优化问题冗余的目标,达到极大简化优化问题的效果。在超多目标优化降维问题中,前沿界面呈现非线性的情形是最普遍也是最难处理的降维问题。该文... 展开更多; 关键词进化算法超多目标优化目标降维冗余目标超平面拟合; 在线阅读下载PDF 职称材料

无线传感器网络中目标覆盖图的分解: 5; 作者张红武张聪 +5 位作者丰洪才杨博斐刘昌华袁操夏祥胜管华《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期111-115,共5页; 在无线传感器网络中,为降低目标覆盖问题的复杂度,给出3种减小网络规模的方法,即删除冗余节点、删除冗余目标、将目标覆盖图分解成多个独立子图。分别证明这3种方法的正确性,并提出构造独立子图算法。仿真结果表明,该算法可以减少30%的... 展开更多; 关键词分解冗余节点冗余目标独立子图网络规模; 在线阅读下载PDF 职称材料

飞翼翼型高维目标空间多学科综合优化设计被引量：10: 6; 作者郑传宇黄江涛 +3 位作者周铸刘刚高正红许勇《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期587-597,共11页; 传统的优化方法在处理高维多目标问题上面临多重困难,针对高维多目标优化问题,进行合理的目标降维是一种实用高效的方法。本文首先讨论、研究了PCA目标降维算法在高维多目标应用中的思路,通过典型高维度目标测试函数中的应用,验证了降... 展开更多; 关键词主分量分析冗余目标相关性高维多目标综合优化设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

高维多目标优化算法分析研究被引量：2: 7; 作者周草臣陈自郁何中市《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期57-60,63,共5页; 目前,大部分多目标进化算法MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithms)是针对2到3个目标问题而设计,并且已经取得良好的优化效果,而对于目标个数大于或远大于3个的高维多目标问题,用MOEA逼近Pareto前沿和保持较低的计算复杂度都十... 展开更多; 关键词高维目标多目标优化目标减少算法冗余目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应模糊聚类分析的目标冗余信息处理被引量：5: 1; 作者李为民朱永锋付强; 机构国防科学技术大学电子科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期949-951,共3页; 基金 "十五"国防预研项目(413030401); 文摘针对雷达接收机检测后输出的大量点迹数据,讨论了点迹的空间散布状态和目标冗余现象的形成原因,提出了自适应模糊C均值聚类(AFCMC)算法进行检测点迹的凝聚处理,为目标冗余处理提供了一条途径,仿真结果验证了该算法的有效性。; 关键词目标冗余聚类分析模糊处理点迹凝聚; Keywords target redundancy clustering analysis fuzzy processing plots agglomerating; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名步进频率雷达目标去冗余算法被引量：53: 2; 作者李眈龙腾; 机构北京理工大学电子工程系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期60-63,共4页; 文摘本文分析了不同参数对步进频率雷达系统性能的影响 ,在此基础上提出了两种目标去冗余算法 :舍去点迹提取法和同距离选大点迹提取法 ,分析了两种算法的优缺点 ,给出了相应的数学公式 ;对不同算法进行了计算机仿真 ;文章最后简要介绍了实际雷达系统的试验情况。; 关键词雷达目标去冗余算法步进频率; Keywords radar signal range high resolution step frequency redundance; 分类号 TN956 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高维目标减少算法被引量：2: 3; 作者陈静周聪李珂郑金华; 机构湘潭大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期38-41,94,共5页; 基金国家自然科学基金No.6997403 湖南省自然科学基金No.05JJ30125~~; 文摘在多目标优化中,许多实际问题都是由很多目标(超过三个)所组成,但是目前提出的大多数算法却只有在三维以下时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示,而且在处理高维问题时,算法的时间复杂度通常很高,因此人们开始考虑将高维目标转化为低维目标后再处理。首先介绍了目前已经存在的将高维目标转化为低维目标的算法,提出了一种新的算法,该方法通过数据拟合,将各目标函数拟合为一条直线,比较相互之间的斜率之差来确定目标是否存在冗余,以期减少冗余目标。; 关键词多目标优化冗余目标减少数据拟合; Keywords multi-objective optimization reduce redundancy objective data fitting; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分解和超平面拟合的进化超多目标优化降维算法被引量：5: 4; 作者刘海林肖俊荣; 机构广东工业大学应用数学学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3289-3298,共10页; 基金国家自然科学基金(62172110) 广东省科技计划项目(2021A0505110004,2020A0505100056)。; 文摘目标降维是研究超多目标优化问题的一个重要方向,它通过恰当的算法设计,能够剔除一些对求解优化问题冗余的目标,达到极大简化优化问题的效果。在超多目标优化降维问题中,前沿界面呈现非线性的情形是最普遍也是最难处理的降维问题。该文提出一种基于分解和超平面拟合的算法(DHA)来处理这类目标降维问题,通过对进化过程中种群的有效分解,使得在几何上非线性分布的非劣解集近似分解为多个近似线性分布的子集,再用系数是稀疏的超平面结合一些扰动项去拟合这些非劣解子集,最后根据该超平面提取出原问题的本质目标集,达到去除冗余目标的效果。为了检验提出算法的有效性,采用DTLZ5(I,m),WFG3(I,m)和MAOP(I,m)作为测试问题集,与代表当今水平的著名算法进行比较。计算机仿真结果表明该文提出的算法无论前沿界面是线性或非线性的情形都具有优异的性能。; 关键词进化算法超多目标优化目标降维冗余目标超平面拟合; Keywords Evolutionary algorithm Many-objective optimization Objective reduction Redundant objective Hyperplane approximation; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无线传感器网络中目标覆盖图的分解: 5; 作者张红武张聪丰洪才杨博斐刘昌华袁操夏祥胜管华; 机构武汉工业学院数学与计算机学院浙江大学信息与电子工程系武汉工业学院现代教育技术中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期111-115,共5页; 基金湖北省自然科学基金资助项目"流控制传输协议的拥塞控制新型计算模型研究"(09ABA007 2009chb008) 湖北省教育厅科研基金资助项目"视频传输自适应可用带宽算法的研究与应用"(D20101703); 文摘在无线传感器网络中,为降低目标覆盖问题的复杂度,给出3种减小网络规模的方法,即删除冗余节点、删除冗余目标、将目标覆盖图分解成多个独立子图。分别证明这3种方法的正确性,并提出构造独立子图算法。仿真结果表明,该算法可以减少30%的网络规模,并降低目标覆盖问题的算法复杂度。; 关键词分解冗余节点冗余目标独立子图网络规模; Keywords decomposition redundant node redundant target independent sub-graph network scale; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名飞翼翼型高维目标空间多学科综合优化设计被引量：10: 6; 作者郑传宇黄江涛周铸刘刚高正红许勇; 机构中国空气动力研究与发展中心西北工业大学翼型叶栅空气动力国防科技重点实验室; 出处《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期587-597,共11页; 基金国家自然科学基金(11402288) 国家重点研发计划"数值飞行器原型系统"重点专项(基金号2016YFB0200704) 装备预研基金重点项目资助(9140A13021015KG29038); 文摘传统的优化方法在处理高维多目标问题上面临多重困难,针对高维多目标优化问题,进行合理的目标降维是一种实用高效的方法。本文首先讨论、研究了PCA目标降维算法在高维多目标应用中的思路,通过典型高维度目标测试函数中的应用,验证了降维方法的有效性,进一步将该方法推广应用于翼型气动隐身多学科综合设计中,对综合设计高维度目标空间进行主成分分析。利用主成分分析提取主成分并辨识"冗余"或者不重要的目标,将冗余目标去除或者作为约束加入到重要目标的优化过程中。结果显示,目标空间降维以后的优化设计结果满足力矩、阻力发散、巡航升阻比、低速升力特性以及隐身特性等综合设计的要求。进一步探讨、展望了该方法在飞行器多目标、多学科优化设计中的应用前景。; 关键词主分量分析冗余目标相关性高维多目标综合优化设计; Keywords principal component analysis redundant target relevance high-dimensional multi-objective integrated optimization design; 分类号 V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高维多目标优化算法分析研究被引量：2: 7; 作者周草臣陈自郁何中市; 机构重庆大学计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期57-60,63,共5页; 基金重庆市自然科学基金(cstc2013jcyjA40049)资助; 文摘目前,大部分多目标进化算法MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithms)是针对2到3个目标问题而设计,并且已经取得良好的优化效果,而对于目标个数大于或远大于3个的高维多目标问题,用MOEA逼近Pareto前沿和保持较低的计算复杂度都十分困难。通过讨论分析目标个数对高维优化算法带来的困扰,总结针对这些困扰引入的一些算法和策略。介绍了已有的高维多目标算法对占优机制进行的改善,并着重对现存的高维多目标减少算法做了系统的分类综述,对比分析验证了各类算法的优化效果,并给出进一步可研究的方向。; 关键词高维目标多目标优化目标减少算法冗余目标; Keywords Many-objective,Multi-objective optimization,Multi-objective reduction algorithm,Redundancy objective; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自适应模糊聚类分析的目标冗余信息处理	李为民朱永锋付强	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2005	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	步进频率雷达目标去冗余算法	李眈龙腾	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	53	在线阅读下载PDF 职称材料
3	高维目标减少算法	陈静周聪李珂郑金华	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于分解和超平面拟合的进化超多目标优化降维算法	刘海林肖俊荣	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	无线传感器网络中目标覆盖图的分解	张红武张聪丰洪才杨博斐刘昌华袁操夏祥胜管华	《计算机工程》 CAS CSCD	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	飞翼翼型高维目标空间多学科综合优化设计	郑传宇黄江涛周铸刘刚高正红许勇	《空气动力学学报》 CSCD 北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料
7	高维多目标优化算法分析研究	周草臣陈自郁何中市	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料