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基于数据流约束的可配置业务流程分析与验证 被引量:5
1
作者 黄贻望 徐松金 +3 位作者 冯在文 黄颖 何克清 彭长根 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1797-1808,共12页
可配置的业务流程模型通过隐藏、阻断或允许可配置业务过程模型中的某些片段来实现流程配置,在实际配置过程中可能会导致不正确的配置。针对这一问题,采用着色Petri网作为形式化模型表达业务过程模型,同时在流程的控制流加入数据流,将... 可配置的业务流程模型通过隐藏、阻断或允许可配置业务过程模型中的某些片段来实现流程配置,在实际配置过程中可能会导致不正确的配置。针对这一问题,采用着色Petri网作为形式化模型表达业务过程模型,同时在流程的控制流加入数据流,将活动产生的数据流整合到基于数据流的业务流程模型,从而使待处理的业务过程模型具有数据流的语义。通过在业务流程模型中添加配置操作,将基于数据流的业务流程模型转换成基于数据的可配置业务流程模型。最后,使用ASK-CTL逻辑表达基于数据流的可配置业务过程模的型数据语义约束,然后应用着色Petri网的相应工具分析和验证了该模型的数据语义约束的属性正确性,表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 可配置业务流程 流程配置 着色PETRI网 数据流
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边缘计算中数据驱动的智能应用:前景与挑战 被引量:6
2
作者 秦永彬 韩蒙 杨清亮 《中兴通讯技术》 2019年第3期68-76,共9页
针对边缘计算中数据驱动的智能应用这一子领域进行了全面的综述和比较。创新性地提出面向智能应用的边缘体系架构,并对目前已经存在的智能应用的最新成果进行总结。通过对相关研究工作的总结和分析,提出将人工智能与边缘计算相结合的方... 针对边缘计算中数据驱动的智能应用这一子领域进行了全面的综述和比较。创新性地提出面向智能应用的边缘体系架构,并对目前已经存在的智能应用的最新成果进行总结。通过对相关研究工作的总结和分析,提出将人工智能与边缘计算相结合的方法来面对全新的机会和挑战,并对如何衡量、面对并有效利用这些机会与挑战提出了进一步的思考和展望。 展开更多
关键词 边缘计算 数据驱动 智能应用 人工智能
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结构化数据的隐私与数据效用度量模型 被引量:7
3
作者 谢明明 彭长根 +2 位作者 吴睿雪 丁红发 刘波涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第5期1465-1469,1473,共6页
针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化... 针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题,基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先,给出数据数值化处理方法,将数据表转变为矩阵进行运算;其次,引入隐私偏好函数,度量敏感属性随时间的变化;然后,分析隐私保护模型,量化隐私保护技术产生的变化;最后,构建度量空间,给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析,该度量模型能够有效反映隐私信息量。 展开更多
关键词 隐私保护 隐私度量 度量空间 隐私量 数据效用
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面向司法数据的事件抽取方法研究 被引量:4
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作者 贾阵 丁泽华 +2 位作者 陈艳平 黄瑞章 秦永彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期277-282,共6页
司法数据中的事件主要用于描述案件中犯罪主体和客体之间行为状态的改变,通过识别司法事件能有效地支撑智能化辅助办案研究。目前,现有事件抽取技术主要通过触发词识别事件,然后根据预定义的模板抽取对应参数。其主要缺点是只能抽取预... 司法数据中的事件主要用于描述案件中犯罪主体和客体之间行为状态的改变,通过识别司法事件能有效地支撑智能化辅助办案研究。目前,现有事件抽取技术主要通过触发词识别事件,然后根据预定义的模板抽取对应参数。其主要缺点是只能抽取预定义的事件类型,并且抽取的事件不一定是句子语义表达的中心。针对上述问题,提出一种基于谓语中心词的司法事件定义方法,并搭建一个结合字词语义信息的神经网络模型。该模型采用字的Embedding获取字的语义信息,并通过CNN获得词特征信息。将词特征信息结合后,使用Cross-BiLSTM交叉学习字词交互信息在上下文的依赖表示,由CRF计算出每个字的最优标签路径。通过实验表明,该模型在司法数据集上的F1值达到84.41%,超出对比方法4.8%。 展开更多
关键词 事件抽取 谓语中心词 信息抽取 神经网络 语义信息
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基于迁移学习的敏感数据隐私保护方法 被引量:5
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作者 付玉香 秦永彬 申国伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期422-431,共10页
机器学习涉及一些隐含的敏感数据,当受到模型查询或模型检验等模型攻击时,可能会泄露用户隐私信息。针对上述问题,本文提出一种敏感数据隐私保护“师徒”模型PATE-T,为机器学习模型的训练数据提供强健的隐私保证。该方法以“黑盒”方式... 机器学习涉及一些隐含的敏感数据,当受到模型查询或模型检验等模型攻击时,可能会泄露用户隐私信息。针对上述问题,本文提出一种敏感数据隐私保护“师徒”模型PATE-T,为机器学习模型的训练数据提供强健的隐私保证。该方法以“黑盒”方式组合了由不相交敏感数据集训练得到的多个“师父”模型,这些模型直接依赖于敏感训练数据。“徒弟”由“师父”集合迁移学习得到,不能直接访问“师父”或基础参数,“徒弟”所在数据域与敏感训练数据域不同但相关。在差分隐私方面,攻击者可以查询“徒弟”,也可以检查其内部工作,但无法获取训练数据的隐私信息。实验表明,在数据集MNIST和SVHN上,本文提出的隐私保护模型达到了隐私/实用准确性的权衡,性能优越。 展开更多
关键词 差分隐私 迁移学习 模型攻击 敏感数据 隐私保护
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基于迁移学习的多源数据隐私保护方法研究 被引量:5
6
作者 付玉香 秦永彬 申国伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期641-648,共8页
隐私保护的多源数据分析是大数据分析的研究热点,在多方隐私数据中学习分类器具有重要应用。提出两阶段的隐私保护分析器模型,首先在本地使用具有隐私保护性的PATE-T模型对隐私数据训练分类器;然后集合多方分类器,使用迁移学习将集合知... 隐私保护的多源数据分析是大数据分析的研究热点,在多方隐私数据中学习分类器具有重要应用。提出两阶段的隐私保护分析器模型,首先在本地使用具有隐私保护性的PATE-T模型对隐私数据训练分类器;然后集合多方分类器,使用迁移学习将集合知识迁移到全局分类器,建立一个准确的、具有差分隐私的全局分类器。该全局分类器无需访问任何一方隐私数据。实验结果表明,全局分类器不仅能够很好地诠释各个本地分类器,而且还可以保护各方隐私训练数据的细节。 展开更多
关键词 隐私保护 多源数据 差分隐私 迁移学习 全局分类器 本地分类器
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基于Spark的指纹定位数据处理方法 被引量:2
7
作者 陈熙宁 马蔚吟 李力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期79-83,共5页
指纹定位技术是一种简单高效的无线定位技术,它不受无线信号多径效应和反射造成的干扰,具有较好的定位精度。然而指纹定位技术需要建立庞大的离线指纹数据库,随着指纹数据库规模的扩大,传统的指纹定位算法已经难以满足大数据应用中实时... 指纹定位技术是一种简单高效的无线定位技术,它不受无线信号多径效应和反射造成的干扰,具有较好的定位精度。然而指纹定位技术需要建立庞大的离线指纹数据库,随着指纹数据库规模的扩大,传统的指纹定位算法已经难以满足大数据应用中实时性的需求。结合指纹定位算法的特点和Spark计算引擎基于内存计算的优势,设计并实现了基于Spark的指纹定位数据处理方法。在Map阶段分别找到查询点在每个分区内的K近邻,在Reduce阶段规约各分区K近邻获得全局K近邻,最后通过加权求值获得最终的定位坐标。集群实验表明,基于Spark的指纹定位数据处理方法在一定并行度下有较好的加速比,在大规模指纹数据库下有实时定位处理的能力。 展开更多
关键词 无线定位技术 指纹定位 Spark计算引擎 加权K NN 分布式计算
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基于文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘方法 被引量:15
8
作者 秦永彬 孙玉洁 魏笑 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1469-1473,共5页
结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘(TCID-MUIM)方法。首先通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;然后利用二次single-pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将... 结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘(TCID-MUIM)方法。首先通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;然后利用二次single-pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将簇合并为同一文档以弥补微博文本短小难以挖掘主题信息的问题;最后通过LDA模型建模,并考虑用户兴趣随时间变化的问题,引入时间因子,将微博—主题矩阵压缩为用户—主题矩阵,获取用户兴趣。实验表明,较之传统建模方法与合并用户历史微博为同一文档的建模方法,TCID-MUIM方法挖掘的用户兴趣主题具有更好的主题区分度,且更贴合用户的真实兴趣偏好。 展开更多
关键词 微博 single-pass聚类 LDA模型 用户兴趣挖掘 兴趣衰减
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权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法 被引量:6
9
作者 王丹 龙士工 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期114-118,共5页
针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具... 针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具有相同计数的桶合并成组,根据组间k-不可区分性来保证差分隐私保护要求,通过对原始的权重序列进行一致性推理保持网络最短路径不变。理论分析和实验结果表明,该算法能够满足差分隐私保护要求,且提高了信息发布的准确性和实用性。 展开更多
关键词 社交网络 差分隐私 隐私保护 最短路径 边权重
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装配线平衡与物流配送路径协同优化 被引量:2
10
作者 吴永明 罗利飞 +2 位作者 戴隆州 徐艳霞 张晗 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第7期181-184,共4页
针对装配线平衡与物料配送不配套现象,对装配线平衡和物料配送的协同优化问题进行了研究,建立了装配线平衡最少工作站、最少均衡系数及物料配送路径最短多目标协同优化模型,同时设计了NSGA-II算法对模型进行求解。对算法的拥挤度和拥挤... 针对装配线平衡与物料配送不配套现象,对装配线平衡和物料配送的协同优化问题进行了研究,建立了装配线平衡最少工作站、最少均衡系数及物料配送路径最短多目标协同优化模型,同时设计了NSGA-II算法对模型进行求解。对算法的拥挤度和拥挤距离的缺点进行了分析和改善,提出的0~1编码方式能提高算法的适用性,对算法局部搜索深度较差引入了基于高斯分布和混沌扰动的变异算子。最后,通过具体实例验证了模型和算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 装配线平衡 多目标优化 高斯分布 混沌搜索
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随机响应机制效用优化研究 被引量:2
11
作者 周异辉 鲁来凤 吴振强 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期74-81,共8页
针对本地化差分隐私中的隐私-效用均衡问题,对差分隐私和近似差分隐私情形下的二元广义随机响应机制建立效用优化模型,并采用图解法、最优性证明、软件求解和极值点等方法求解,得到了效用最优值与隐私预算、输入数据分布的精确表达式,... 针对本地化差分隐私中的隐私-效用均衡问题,对差分隐私和近似差分隐私情形下的二元广义随机响应机制建立效用优化模型,并采用图解法、最优性证明、软件求解和极值点等方法求解,得到了效用最优值与隐私预算、输入数据分布的精确表达式,给出了相应的效用最优机制。研究结果表明效用最优值和效用最优机制均与隐私预算和输入数据分布相关。另外,多元随机响应机制效用优化模型可通过本地化差分隐私极值点来求解。 展开更多
关键词 本地化差分隐私 随机响应 效用优化 极值点 单纯形法
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基于灰色多层次关联度的智慧型制造系统绩效动态评价 被引量:2
12
作者 徐艳霞 吴永明 +4 位作者 赵旭东 张晗 陈琳升 王亚昆 史海鹏 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第7期134-137,共4页
针对智慧型制造系统绩效评价问题,研究基于灰色关联度的动态评价模型和方法。首先,以分析智能制造过程动态因素为切入点,研究制造过程影响要素间的复杂性关系,确立了智慧型制造系统绩效评价指标体系,建立了基于灰色多层次关联法(Gray Mu... 针对智慧型制造系统绩效评价问题,研究基于灰色关联度的动态评价模型和方法。首先,以分析智能制造过程动态因素为切入点,研究制造过程影响要素间的复杂性关系,确立了智慧型制造系统绩效评价指标体系,建立了基于灰色多层次关联法(Gray Multi-hierarchal Correlation Degree,GMCD)的制造系统绩效综合动态评价模型,在评价模型中采用基于层次分析法-熵权法(AHP-Entroy)的综合赋权法确定最优指标权重,并将其应用于智慧型制造系统绩效的动态评价研究中。研究表明,基于GMCD的智慧型制造系统绩效动态评价方法具有更高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 智慧型制造 绩效动态评价 指标权重 灰色关联度法
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基于改进NSGA-Ⅱ算法求解混流装配线平衡问题 被引量:1
13
作者 罗利飞 吴永明 +2 位作者 黄海松 徐艳霞 张晗 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第9期144-147,共4页
针对混流制造系统装配线平衡和物料配送车辆路径优化问题,从优化目标、影响因素和约束条件等方面,建立了以装配线平衡最小均衡系统、物料小车最短行驶距离和最小车辆利用率最大为优化目标的多目标混流装配线模型。根据问题的具体情况,... 针对混流制造系统装配线平衡和物料配送车辆路径优化问题,从优化目标、影响因素和约束条件等方面,建立了以装配线平衡最小均衡系统、物料小车最短行驶距离和最小车辆利用率最大为优化目标的多目标混流装配线模型。根据问题的具体情况,设计了一种基于生态进化策略的NSGA-Ⅱ算法,该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境是否变化,主体种群与选择后经过交叉、变异后面对环境变化的种群进行竞争,迭代过程中种群内捕食与被捕食的竞争以促进种群多样性及不断提高生存力,算法采用0~1编码,通过具体混流装配系统中实例验证了所建模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 混流装配线平衡 物料配送 协同优化 生态策略
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铣削表面粗糙度在线智能预测方法研究 被引量:3
14
作者 唐向红 刘国凯 +2 位作者 陆见光 易向华 耿晓强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第8期68-72,共5页
为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配... 为了提高表面粗糙度在线预测模型的精度,研究并提出了一种融合传感器统计学数据的表面粗糙度在线智能预测方法。该方法对加速度的统计学特征进行PCA主成分提取,保留了85%的数据信息。通过改进的PO-GRNN广义神经网络对训练集数据进行分配,确定光滑因子σ的近似最优值。随后结合铣削加工参数集与PCA主成分,通过PO-GRNN构建了一套在线粗糙度预测模型。纵向与横向对比实验结果表明:该模型可提供较高的粗糙度在线预测精度,能适用于当前智能制造过程中粗糙度的在线预测。 展开更多
关键词 加速度信号 数据挖掘 PO-GRNN神经网络 粗糙度在线预测
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基于深度学习的智能化工业产品外形设计 被引量:2
15
作者 肖旭 杜逆索 +1 位作者 欧阳智 魏琴 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第10期23-26,共4页
传统的工业产品外观设计流程,往往依赖手工建模,存在成本较高、以往模型内部几何形状、关系等知识未得到重用的问题。文章提出了一种基于深度学习的三维建模流程,利用人工智能提供的理解、推理能力,学习模型库中三维模型蕴含的先验知识... 传统的工业产品外观设计流程,往往依赖手工建模,存在成本较高、以往模型内部几何形状、关系等知识未得到重用的问题。文章提出了一种基于深度学习的三维建模流程,利用人工智能提供的理解、推理能力,学习模型库中三维模型蕴含的先验知识,用于后续的建模设计工作中。该流程通过图自动编码器学习以往三维模型的布局、尺寸特征,首先生成三维物体的零部件布局特征,接着合成零部件的细节部分,由粗到精的渐进式完成三维生成任务。实验结果表明,该流程能够得到合理的三维模型,生成的模型保留了可识别的外形特征以及几何特征。 展开更多
关键词 三维建模 深度学习 图神经网络 工业设计
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基于卷积神经网络快速区域标定的表面缺陷检测 被引量:25
16
作者 李宜汀 谢庆生 +2 位作者 黄海松 姚立国 魏琴 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1897-1907,共11页
为检测生产线中产品的表面缺陷,提出一种基于卷积神经网络快速区域标定(FasterR-CNN)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型并标记出缺陷位置。预处理阶段提出区域规划方法粗略裁剪出缺陷主体,以避免产生大量冗余窗口,从而提升检测速度和精... 为检测生产线中产品的表面缺陷,提出一种基于卷积神经网络快速区域标定(FasterR-CNN)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型并标记出缺陷位置。预处理阶段提出区域规划方法粗略裁剪出缺陷主体,以避免产生大量冗余窗口,从而提升检测速度和精度。所提算法结合数据扩充方法增加了图像数量,通过划分K折交叉验证数据集改善了算法的鲁棒性;同时,将稀疏滤波思想融入卷积神经网络,提取双重深度特征作为FasterR-CNN的输入,提升了FasterR-CNN位置检测和识别的精度。通过油辣椒灌装生产线的封盖面典型缺陷检测验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 卷积神经网络快速区域标定 位置检测 稀疏滤波 生产过程监控
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人工智能环境下的知识管理:变革发展与系统框架 被引量:25
17
作者 欧阳智 魏琴 肖旭 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期104-111,132,共9页
人工智能技术的快速发展和广阔应用,对组织内部的知识管理产生了巨大的冲击。文章基于人工智能环境下知识管理的变革和发展视角,通过分析人工智能环境下的知识管理和知识组织,认为人工智能对知识管理特别是知识创造产生了实质性的变革,... 人工智能技术的快速发展和广阔应用,对组织内部的知识管理产生了巨大的冲击。文章基于人工智能环境下知识管理的变革和发展视角,通过分析人工智能环境下的知识管理和知识组织,认为人工智能对知识管理特别是知识创造产生了实质性的变革,也为知识的组织与应用提供了发展支持。最后构建嵌入了深度学习、自然语言处理等人工智能技术的知识管理系统框架,实现了从知识创造到分享到利用的全链条的人工智能辅助知识管理。 展开更多
关键词 人工智能 知识管理 知识创造 深度学习 知识管理系统
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一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法 被引量:18
18
作者 刘亮 何庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1004-1009,共6页
为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的... 为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。 展开更多
关键词 函数优化 鲸鱼优化算法 自适应参数 小生境
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基于单服务器的群上幂指数安全外包计算方案 被引量:4
19
作者 李帅 付安民 +2 位作者 苏铓 陈珍珠 孙银霞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2482-2489,共8页
随着云计算的快速发展和大数据时代的到来,如何将一些耗时的计算任务安全地外包给不完全可信的公共云服务器引起了广泛关注.基于单服务器模型,提出了一个新的具有隐私保护的群域上的幂指数运算安全外包方案GEXP(outsourcing power expon... 随着云计算的快速发展和大数据时代的到来,如何将一些耗时的计算任务安全地外包给不完全可信的公共云服务器引起了广泛关注.基于单服务器模型,提出了一个新的具有隐私保护的群域上的幂指数运算安全外包方案GEXP(outsourcing power exponent on a group field),能够有效避免双服务器模型存在的共谋攻击问题.与已有方案相比,方案GEXP能够以100%的概率检测出云服务器返回的错误计算结果,确保了用户对外包计算结果的可完全验证.此外,给出了方案GEXP在现有广泛研究的云存储数据完整性验证的具体应用. 展开更多
关键词 云计算 指数运算 外包计算 可验证计算 隐私保护
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基于精英反向学习的逐维改进蜻蜓算法 被引量:15
20
作者 何庆 黄闽茗 王旭 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期65-72,共8页
针对蜻蜓算法(DA)寻优精度不高、收敛速度慢及后期搜索活力不足等问题,提出了基于精英反向学习的逐维改进蜻蜓算法(EDDA).首先,利用精英反向学习策略初始化种群,以增强种群多样性,提高搜索效率;其次,利用逐维更新策略对蜻蜓个体进行更新... 针对蜻蜓算法(DA)寻优精度不高、收敛速度慢及后期搜索活力不足等问题,提出了基于精英反向学习的逐维改进蜻蜓算法(EDDA).首先,利用精英反向学习策略初始化种群,以增强种群多样性,提高搜索效率;其次,利用逐维更新策略对蜻蜓个体进行更新,减少维间干扰,有效提高了算法的寻优能力;最后,充分利用当前解的信息双向搜索,提升了解的搜索活力.通过9个测试函数的实验结果表明,该算法相比较于标准蜻蜓算法,寻优精度更高、收敛速度更快及后期搜索活力更强,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势. 展开更多
关键词 蜻蜓算法 精英反向学习 函数优化 维间干扰
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