基于种群进化速度的动态烟花算法 被引量：5

1

作者 杜振鑫 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第10期24-27,共4页

为了提高烟花算法的性能,先分析目标函数中的两种欺骗性进化方向,接着给出烟花算法的一个改进版本:基于种群进化速度的动态烟花算法.在改进算法中,参数z根据种群进化速度动态改变.改进算法只改进了烟花算法中参数z的更新方式,没有改变... 为了提高烟花算法的性能,先分析目标函数中的两种欺骗性进化方向,接着给出烟花算法的一个改进版本:基于种群进化速度的动态烟花算法.在改进算法中,参数z根据种群进化速度动态改变.改进算法只改进了烟花算法中参数z的更新方式,没有改变烟花算法的结构,因此那些基于烟花算法改进的算法,可以方便的移植到本文的改进算法中.在9个标准测试函数上的实验表明,该改进算法在搜索精度方面超过原始烟花算法. 展开更多

关键词 烟花算法 爆炸半径 群体智能 函数优化

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基于全局无偏搜索策略的精英人工蜂群算法 被引量：11

2

作者 杜振鑫 刘广钟 +2 位作者 韩德志 余学山 贾建鑫 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期308-314,共7页

针对精英人工蜂群算法(ABC-elite)加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种改进算法(EABCelite).该算法通过在雇佣蜂阶段引入全局最优解加速收敛,同时通过普通个体平衡全局最优解过大的引导作用,因此全局最优解与普通个体的信息都能得到... 针对精英人工蜂群算法(ABC-elite)加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种改进算法(EABCelite).该算法通过在雇佣蜂阶段引入全局最优解加速收敛,同时通过普通个体平衡全局最优解过大的引导作用,因此全局最优解与普通个体的信息都能得到利用而算法仍能较好平衡.在观察蜂阶段引入普通个体避免算法早熟收敛.改进算法在加速收敛与防止早熟之间取得很好的平衡,总体上没有偏向任何方向,增强了ABC-elite的全局搜索能力.实验表明,改进算法的性能显著好于ABC-elite以及最近提出的几种较高水平的改进人工蜂群算法. 展开更多

关键词 人工蜂群 平衡策略 搜索公式 函数优化

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一种逐步加强开采的人工蜂群算法 被引量：3

3

作者 杜振鑫 韩德志 +1 位作者 刘广钟 贾建鑫 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期96-102,共7页

针对人工蜂群(ABC)算法开采能力差的问题,提出一种逐步加强开采能力的改进ABC算法.在雇佣蜂阶段,向局部最优解学习,并逐步增大局部最优解的比率;在观察蜂阶段,向局部最优解和全局最优解学习,并逐步增大全局最优解的比率,从而较好地平衡... 针对人工蜂群(ABC)算法开采能力差的问题,提出一种逐步加强开采能力的改进ABC算法.在雇佣蜂阶段,向局部最优解学习,并逐步增大局部最优解的比率;在观察蜂阶段,向局部最优解和全局最优解学习,并逐步增大全局最优解的比率,从而较好地平衡算法的勘探与开采能力.在CEC2014等36个函数上进行实验,结果表明,改进ABC算法的性能明显优于ABC-NS和CoDE等算法. 展开更多

关键词 人工蜂群算法 全局最优 局部最优 平衡

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基于微信平台防火防盗系统的设计与实现 被引量：5

4

作者 陈建孝 韩正服 李永丽 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2017年第4期461-464,共4页

为提高学生宿舍的火灾预警以及防盗报警的能力,给学生提供安全舒适的居住环境,运用无线传感网技术和后台服务器开发技术,设计了基于微信公众平台的防火防盗系统。通过该系统用户可使用微信端实时查看室内状况,实现对学生宿舍的远程监控... 为提高学生宿舍的火灾预警以及防盗报警的能力,给学生提供安全舒适的居住环境,运用无线传感网技术和后台服务器开发技术,设计了基于微信公众平台的防火防盗系统。通过该系统用户可使用微信端实时查看室内状况,实现对学生宿舍的远程监控。该系统成本低、操作灵活、界面友好,经实际使用获得了很好的用户体验。 展开更多

关键词 微信公众平台 无线传感网 服务器 防火防盗 远程控制

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集成学习人工蜂群算法 被引量：3

5

作者 杜振鑫 刘广钟 赵学华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期124-131,共8页

为了抑制人工蜂群算法中的早熟收敛问题,提出一种集成学习框架,挖掘种群中的有用信息来抑制早熟。当个体产生候选解的时候,通过对所有好于当前解的个体线性组合,产生一个集成最优解;然后利用相应的人工蜂群算法的搜索公式产生候选解,该... 为了抑制人工蜂群算法中的早熟收敛问题,提出一种集成学习框架,挖掘种群中的有用信息来抑制早熟。当个体产生候选解的时候,通过对所有好于当前解的个体线性组合,产生一个集成最优解;然后利用相应的人工蜂群算法的搜索公式产生候选解,该公式中的全局最优解被集成最优解代替。该框架通过产生更有希望的个体带领算法进化,帮助算法逃离局部最优解。实验表明,新的集成学习框架显著地提高了全局最优解引导的人工蜂群算法的性能,而没有增加算法的计算复杂度,且该框架可提高全局最优解引导的差分、粒子群算法的性能。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 集成学习 粒子群算法 差分进化算法 进化计算

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高校非正式组织在学生管理中的策略研究 被引量：2

6

作者 李玉娟 《重庆电子工程职业学院学报》 2016年第1期99-102,共4页

高校中非正式组织是指除学生会、团委会、班级、团支部以外的以共同的学术追求、兴趣爱好为基础,以网络虚拟交流和现实聚会讨论等为纽带的无形"朋友圈"。文章从非正式组织的概述入手,介绍其含义、产生原因、特征、分类,分析... 高校中非正式组织是指除学生会、团委会、班级、团支部以外的以共同的学术追求、兴趣爱好为基础,以网络虚拟交流和现实聚会讨论等为纽带的无形"朋友圈"。文章从非正式组织的概述入手,介绍其含义、产生原因、特征、分类,分析其对高校学生管理的正面积极作用和负面消极作用,最后对非正式组织在学生管理工作的应用策略进行了初步探讨。 展开更多

关键词 高校非正式组织 学生管理 策略研究

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基于Spark MLlib协同过滤算法的美食推荐系统研究 被引量：4

7

作者 徐林 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第2期181-185,共5页

针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分,结合其他用户的兴趣相似度,并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表... 针对交替最小二乘法中矩阵稀疏度较大时推荐结果的准确性下降问题,提出了一种改进的协同过滤算法。该算法根据用户对各种潮州美食的评分,结合其他用户的兴趣相似度,并利用潮州美食属性特征的相似度作为权重因子进行矩阵补全。实验结果表明,改进算法的平均MAE(Mean Absolute Error)值为0.583,有效地提高了推荐精度。 展开更多

关键词 SPARK MLlib算法库 美食推荐系统 协同过滤算法 交替最小二乘法 矩阵补全

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采用多精英指导的烟花算法 被引量：1

8

作者 杜振鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第5期100-104,共5页

分析了造成烟花算法中个体之间信息共享不足的原因,提出一种基于多精英指导的改进烟花算法.在每轮迭代中,较差子群中的个体接受随机选择的多个精英的指导,越差的个体被精英指导的概率越大.改进算法增强了个体之间的信息共享.在标准测试... 分析了造成烟花算法中个体之间信息共享不足的原因,提出一种基于多精英指导的改进烟花算法.在每轮迭代中,较差子群中的个体接受随机选择的多个精英的指导,越差的个体被精英指导的概率越大.改进算法增强了个体之间的信息共享.在标准测试函数上的实验结果表明,改进算法在收敛精度和速度方面优于基本烟花算法. 展开更多

关键词 烟花算法 群体智能 信息交互 精英指导 优化

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基于传感器技术的智慧茶园数据采集管理系统的设计与实现 被引量：2

9

作者 李超然 《数字通信世界》 2023年第1期69-71,共3页

文章从传感器设备设计与安装角度着手,探究智慧茶园数据采集管理系统的设计与实现,使用射频芯片和单片机完成通信电路设计,从硬件和软件角度出发展开组网实验,探究基于传感器技术的智慧茶园数据采集管理系统应用效果。

关键词 传感器技术 智慧茶园 数据管理系统

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基于超星学习通的在线翻转教学设计与实施——以程序设计语言为例 被引量：2

10

作者 林璇 郑丽萍 《现代信息科技》 2020年第14期183-186,共4页

疫情期间,为实现程序设计语言在线教学与线下教学的同质,通过问卷调查等方式了解学生现状及需求,提出基于超星学习通的在线翻转的教学模式,做好充分的教学准备。课前重在指引,引导学生自主探究;课中互动深化,以产出为导向,实现学生编程... 疫情期间,为实现程序设计语言在线教学与线下教学的同质,通过问卷调查等方式了解学生现状及需求,提出基于超星学习通的在线翻转的教学模式,做好充分的教学准备。课前重在指引,引导学生自主探究;课中互动深化,以产出为导向,实现学生编程能力的提升;课后重在总结,巩固、拓展。实现了课前、课中、课后的完全在线翻转教学,提升了在线教学效果。 展开更多

关键词 超星学习通 程序设计语言 在线翻转

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鲁棒的低秩鉴别嵌入回归

11

作者 姚裕 万鸣华 黄伟 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期692-699,共8页

局部保持投影(Locality preserving projection,LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一... 局部保持投影(Locality preserving projection,LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L_(2,1)范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出了优化问题的求解方法。最后,本文将该方法应用于多个人脸数据库和掌纹数据集进行了性能测试,并将实验结果与现有的一些方法进行比较,结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 局部保持投影 低秩回归 监督 特征提取 流形学习

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