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一个具有高安全性的移动Agent系统模板结构 被引量:33
1
作者 杨鲲 刘大有 郭欣 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期130-135,共6页
在分析现有的移动Agent系统的特点以及MASIF(mobile agent system interoperability facility)规范的基础上,给出了一个具有高安全性的移动Agent系统Jamogents及其模板结构,描述了其工作流程,并在重载Java类java.lang.SecurityManager... 在分析现有的移动Agent系统的特点以及MASIF(mobile agent system interoperability facility)规范的基础上,给出了一个具有高安全性的移动Agent系统Jamogents及其模板结构,描述了其工作流程,并在重载Java类java.lang.SecurityManager的基础上实现了一种用于加密和数字签名的算法RIM(RSA+IDEA+MD5). 展开更多
关键词 移动AGENT系统 体系结构 安全性 模板结构 INTERNET 计算机网络
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改进的Elman模型与递归反传控制神经网络 被引量:57
2
作者 时小虎 梁艳春 徐旭 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期1110-1119,共10页
在Elman网络的基础上提出了两种改进网络:输出-输入反馈Elman网络和输出-隐层反馈Elman网络模型,并以前者作为误差反传的通道,建立了递归反向传播控制神经网络模型.在Lyapunov稳定性意义下分别给出了改进网络的稳定性证明,得到了保证网... 在Elman网络的基础上提出了两种改进网络:输出-输入反馈Elman网络和输出-隐层反馈Elman网络模型,并以前者作为误差反传的通道,建立了递归反向传播控制神经网络模型.在Lyapunov稳定性意义下分别给出了改进网络的稳定性证明,得到了保证网络稳定收敛的最佳自适应学习速率.分别用Elman网络及其改进网络对超声马达进行了模拟.利用改进的Elman网络模型,除了可以较好地模拟马达速度以外,还得到了一些有意义的结果,据此可以根据现场数据采样的情况,选用不同的网络模型.模拟实验结果表明,递归反向传播控制神经网络对多种形式的超声马达参考速度都有很好的控制效果. 展开更多
关键词 递归反传控制 神经网络 反馈 李雅普诺夫稳定性 改进 超声马达
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部分可观察强规划中约减观察变量的研究 被引量:19
3
作者 周俊萍 殷明浩 +1 位作者 谷文祥 孙吉贵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期290-304,共15页
给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根... 给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根据是否存在单个观察变量能够区分域中任意两个状态的问题,分别给出了两种约减观察变量方法:当存在一个观察变量可以区分规划域中任意两个状态时,算法可以得到一个最小的观察变量集合;当不存在这样一个观察变量时,算法可以得到一个尽可能小的观察变量集合,但不能保证该集合最小. 展开更多
关键词 强规划 部分可观察规划 部分可观察强规划 约减观察变量 不确定规划
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自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法 被引量:14
4
作者 杨滨 杨晓伟 +3 位作者 黄岚 梁艳春 周春光 吴春国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1621-1625,共5页
基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟... 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度. 展开更多
关键词 支持向量机 自适应 迭代 回归 最小二乘
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求解QBF问题的启发式调查传播算法 被引量:11
5
作者 殷明浩 周俊萍 +1 位作者 孙吉贵 谷文祥 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1538-1550,共13页
提出了一种启发式调查传播算法,并基于该算法设计了一种QBF(quantified Boolean formulae)求解器——HSPQBF(heuristic survey propagation algorithm for solving QBF)系统.它将Survey Propagation信息传递方法应用到QBF求解问题中.利... 提出了一种启发式调查传播算法,并基于该算法设计了一种QBF(quantified Boolean formulae)求解器——HSPQBF(heuristic survey propagation algorithm for solving QBF)系统.它将Survey Propagation信息传递方法应用到QBF求解问题中.利用Survey Propagation作为启发式引导DPLL(Davis,Putnam,Logemann and Loveland)算法,选择合适的变量进行分支,从而可以减小搜索空间,并减少算法回退的次数.在分支处理过程中,HSPQBF系统结合了单元传播、冲突学习和满足蕴涵学习等一些优秀的QBF求解技术,从而能够提高QBF问题的求解效率.实验结果表明,HSPQBF无论在随机问题上还是在QBF标准测试问题上都有很好的表现,验证了调查传播技术在QBF问题求解中的实际价值. 展开更多
关键词 人工智能 QBF问题 QBF问题求解器 因子图 调查传播 冲突学习 满足蕴涵学习
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超声马达的频率温度特性分析 被引量:15
6
作者 徐旭 梁艳春 时小虎 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期109-113,共5页
提出一种有关超声马达频率温度特性的分析方法 .通过阐述超声马达内部压电元素的振动过程 ,分析影响超声马达频率温度特性的主要因素 ,并给出其共振频率随温度变化的解析表达式 ,为超声马达的构造、设计和控制等提供了可靠的理论依据 .... 提出一种有关超声马达频率温度特性的分析方法 .通过阐述超声马达内部压电元素的振动过程 ,分析影响超声马达频率温度特性的主要因素 ,并给出其共振频率随温度变化的解析表达式 ,为超声马达的构造、设计和控制等提供了可靠的理论依据 .数值结果表明 。 展开更多
关键词 超声马达 压电体 频率温度特性 驱动器 共振频率 温度效应 驱动原理
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基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法 被引量:9
7
作者 白根柱 裴志利 +2 位作者 王建 孔英 刘丽莎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第6期1701-1703,共3页
在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本... 在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本算法的有效性,而且在样本数和条件属性数目不断增大时仍有很高的效率。 展开更多
关键词 粗糙集 离散化 信息熵 断点
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改进的最短路径算法在多点路由上的应用 被引量:11
8
作者 张毅 张猛 梁艳春 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期205-207,233,共4页
Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。由于多点路由问题最终归结为最短路径问题,因此将算法改进后应用于多点路由问题。提出的改进主要有以下3点:(1)改变选路策略,基于蚁群算法实现Dijkstra算法的选路操作,使选路更加灵活。(2... Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。由于多点路由问题最终归结为最短路径问题,因此将算法改进后应用于多点路由问题。提出的改进主要有以下3点:(1)改变选路策略,基于蚁群算法实现Dijkstra算法的选路操作,使选路更加灵活。(2)结合网络模型的特点,减少了对两顶点之间最短路径以外的大量顶点的计算,提高了算法的速度。(3)考虑到网络路由问题中的阻塞问题,对阻塞顶点进行标识,防止算法选择无用顶点。模拟实验结果表明改进算法较之Dijkstra算法在运算速度上有明显提高。 展开更多
关键词 DIJKSTRA算法 蚁群算法 多点路由问题 选路策略 并行策略
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一种优化模糊神经网络的多目标微粒群算法 被引量:9
9
作者 马铭 周春光 +1 位作者 张利彪 马捷 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2104-2109,共6页
模糊神经网络优化是一个多目标优化问题·通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法·在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极... 模糊神经网络优化是一个多目标优化问题·通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法·在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极值·算法能够引导粒子较快地向非劣最优解区域移动并最终获得多个非劣最优解,为模糊神经网络的精确性和复杂性的折中寻优问题提供了一种解决方法·茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性· 展开更多
关键词 模糊神经网络 微粒群算法 多目标优化
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带个体差异的蚁群算法的应用 被引量:6
10
作者 裴志利 王建 +2 位作者 时小虎 梁艳春 孔英 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期1036-1038,共3页
基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上... 基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上远优于基本蚁群算法。 展开更多
关键词 蚁群算法 旅行商问题 个体差异
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基于内容的图纸检索的研究与设计 被引量:4
11
作者 宋海玉 王鹏杰 +1 位作者 王玲芬 李雄飞 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期1017-1020,共4页
基于内容图纸检索是图纸重用的关键技术,空间关系是图纸的内容的主要特征。由于空间关系描述复杂、特征向量的维数很高,在基于内容图纸检索中很难应用空间关系匹配。为了克服这些问题,提出了约简拓扑关系的方法,采用图谱方法提取拓扑特... 基于内容图纸检索是图纸重用的关键技术,空间关系是图纸的内容的主要特征。由于空间关系描述复杂、特征向量的维数很高,在基于内容图纸检索中很难应用空间关系匹配。为了克服这些问题,提出了约简拓扑关系的方法,采用图谱方法提取拓扑特征向量,实现了特征向量的维数约减,从而通过多维索引技术有效地加速图纸检索。综合拓扑关系、形状和方位关系作为图纸内容,有效地提高了系统查准率和查全率,通过脱机方式提取拓扑关系和形状的特征向量,而联机方式提取方位关系特征向量,提高了系统检索效率。 展开更多
关键词 图纸检索 拓扑关系 图谱 特征向量 维数约减
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最坏情况下#3-SAT问题最小上界 被引量:3
12
作者 周俊萍 殷明浩 +2 位作者 周春光 翟延冬 王康平 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2055-2063,共9页
最坏情况下#SAT问题上界的研究已成为一个热门的研究领域.#SAT问题的时间复杂性是根据问题实例的大小所组成的函数计算所得.#SAT问题实例的大小不仅依赖于变量的数量,还依赖于子句的数量.以子句数量为参数研究#SAT问题在最坏情况下的上... 最坏情况下#SAT问题上界的研究已成为一个热门的研究领域.#SAT问题的时间复杂性是根据问题实例的大小所组成的函数计算所得.#SAT问题实例的大小不仅依赖于变量的数量,还依赖于子句的数量.以子句数量为参数研究#SAT问题在最坏情况下的上界,不仅可以从另一个角度衡量算法的好坏,而且在某种程度上更能准确地反映出算法的性能.首先从子句数量的角度证明了之前提出的基于扩展规则的模型计数算法(CER算法)的上界O(2m),其中m是公式中子句的数量.为了提高#3-SAT问题的求解效率,采用了多种分裂规则,进一步给出了一种基于Davis-Putnam-Logemann-Loveland(DPLL)的#3-SAT算法MCDP.通过分析该算法得到了以子句数量为参数的#3-SAT问题在最坏情况下的上界O(1.8393m). 展开更多
关键词 最坏情况 上界 #3 SAT 复杂性分析 模型计数
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基于选路优化的改进蚁群算法 被引量:14
13
作者 张毅 梁艳春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期60-63,共4页
蚁群算法在处理大规模优化问题时效率很低。为此对蚁群算法提出了基于选路优化的两点改进:(1)引入选路优化策略,减少了算法中蚁群的选路次数,显著提高了算法的执行效率。(2)在选路操作中,只根据当前城市的前C个距离最近的且未经过城市... 蚁群算法在处理大规模优化问题时效率很低。为此对蚁群算法提出了基于选路优化的两点改进:(1)引入选路优化策略,减少了算法中蚁群的选路次数,显著提高了算法的执行效率。(2)在选路操作中,只根据当前城市的前C个距离最近的且未经过城市为候选城市计算选择概率,从而减少单个蚂蚁选路的计算量。尤其对于以往较难处理的大规模TSP问题,改进算法在执行效率上有明显的优势。模拟实验结果表明改进算法较之基本蚁群算法在收敛速度有明显提高。 展开更多
关键词 蚁群算法 旅行商问题 选路策略 并行策略
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蚁群算法中求解参数最优选择分析 被引量:19
14
作者 张毅 梁艳春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第8期70-71,83,共3页
通过理论分析和一系列的对比模拟实验研究,来探讨蚁群算法中参数的最佳设定原则,以利于蚁群算法在实际中的应用和推广。
关键词 蚁群算法 旅行商问题 参数
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基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法 被引量:9
15
作者 葛宏伟 梁艳春 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期1330-1336,共7页
序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒... 序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法·从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较·结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间· 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 粒子群优化 免疫系统 多序列比对
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多获胜节点SOM及其在股票分析中的应用 被引量:2
16
作者 王丽敏 梁艳春 +2 位作者 韩旭明 时小虎 李明 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1493-1500,共8页
为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输... 为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输入样本映射到同一个输出节点,还提出了禁忌映射的方法.为了验证所提出的方法的有效性,以股票的聚类分析为实例,对该方法进行了检验.通过对每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营性现金流量及净利润等5项反映上市公司综合盈利能力的财务指标进行了模拟实验,所得的数值结果表明,在标准SOM及所提出的几种多获胜节点SOM网络模型中,具有双获胜节点(SOM with 2 winners,SOM2W)的网络模型获得了最好的聚类效果.结合实验结果对网络模型的进一步分析也表明,SOM2W的聚类能力优于标准SOM及其他网络模型.该模型为股票的分析和选择提供了一种可行的途径,在金融领域具有潜在的应用价值. 展开更多
关键词 多获胜节点SOM网络 动态竞争 聚类 禁忌映射 股票分析
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基于GPGP协同机制的多Agent车间调度方法研究 被引量:6
17
作者 马鑫 梁艳春 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期479-486,共8页
车间调度作为车间制造系统的重要组成部分,影响着整个车间制造系统的敏捷性和智能性.但是,由于资源和工艺约束的并存,使得车间调度成为一类NP-hard问题.基于静态的智能算法与动态的多Agent思想,提出了一种结合通用部分全局规划(generali... 车间调度作为车间制造系统的重要组成部分,影响着整个车间制造系统的敏捷性和智能性.但是,由于资源和工艺约束的并存,使得车间调度成为一类NP-hard问题.基于静态的智能算法与动态的多Agent思想,提出了一种结合通用部分全局规划(generalized partial global planning,GPGP)机制与多种智能算法的多Agent车间调度模型,设计了从"初始宏观调度"到"微观再调度"的大规模复杂问题的调度步骤,并构建了一个柔性强且Agent可自我动态调度的仿真系统.同时,从理论上总结了GPGP基本协同机制的策略,实现了二级多目标优化调度.最后使用DECAF仿真Agent软件模拟了车间调度的GPGP协同机制,并与CNP,NONE机制进行了比较.结果表明,所提出的模型不仅提高了调度的效率,而且降低了资源的损耗. 展开更多
关键词 车间调度问题 多种智能算法 多代理系统 通用部分全局规划 任务分析环境模拟语言
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基于粒子群优化算法的网页分类技术 被引量:2
18
作者 彭涛 左万利 +1 位作者 赫枫龄 张长利 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第z3期33-38,共6页
粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,... 粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的. 展开更多
关键词 网页分类 粒子群优化算法 支持向量机
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延时-回归神经网络及在超声马达控制中的应用 被引量:2
19
作者 徐旭 梁艳春 时小虎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1918-1921,共4页
提出了一个结构简单的延时—回归神经网络 (Time delayrecurrentneuralnetwork ,TDRNN)模型 .通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆“深度”和的记忆“分辨率” .建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制 ,... 提出了一个结构简单的延时—回归神经网络 (Time delayrecurrentneuralnetwork ,TDRNN)模型 .通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆“深度”和的记忆“分辨率” .建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制 ,推导了TDRNN的动态递归反传算法 .在离散型Lyapunov稳定性的意义下 ,导出了权值自适应学习速率的取值范围 ,保证控制系统的快速收敛 .对超声马达速度控制的数值实验表明 。 展开更多
关键词 延时 回归神经网络 超声马达 LYAPUNOV稳定性
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一种新的最小二乘支持向量聚类 被引量:2
20
作者 凌萍 周春光 王喆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期14-16,31,共4页
针对传统支持向量聚类的低性能和高耗费问题,提出最小二乘支持向量聚类(LSSVC)模型,设计自适应参数化方案。模型中包括两步簇划分算法和快速训练算法。前者对支持向量和非支持向量分别进行划分,后者采用增量方式,每次增量对应聚类模型... 针对传统支持向量聚类的低性能和高耗费问题,提出最小二乘支持向量聚类(LSSVC)模型,设计自适应参数化方案。模型中包括两步簇划分算法和快速训练算法。前者对支持向量和非支持向量分别进行划分,后者采用增量方式,每次增量对应聚类模型的双向学习过程。实验结果证明,LSSVC可有效提高同类算法的效率,具有良好聚类能力,当数据增量为工作集大小的10%时,算法可在时间耗费和聚类准确率之间取得良好的平衡。 展开更多
关键词 支持向量聚类 最小二乘 双向学习 自适应参数化
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