福建省省属高校科研专项重点项目(JK2009006)
- 作品数：6 被引量：21H指数：3
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- 相关机构：福建师范大学更多>>
- 发文基金：福建省省属高校科研专项重点项目福建省高校服务海西建设重点项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合免疫机制的协同进化模型
- 2012年
- 针对传统进化算法在计算效能方面存在的一些问题,借鉴协同进化算法的思想,提出了一种融合免疫机制的协同进化模型。该模型通过多个子种群各自分别进化以保持整个种群的多样性。在每次迭代进化过程中,各个子种群分别选择精英抗体并进行免疫记忆。随后各个子种群分别以不同的算法进行变异。若变异后抗体的适应度降低,则利用精英抗体对其进行引导操作。群体间的协作包括子种群间若干个抗体的随机交叉和子种群间的大规模迁移。最终进行免疫代谢,去除群中的弱适应度个体。算法反复迭代进行以上操作,直至达到既定目标或预定的循环迭代次数。通过对13个标准测试函数进行的仿真实验显示,该模型在搜索最优解或满意解时均优于传统的进化算法,同时在寻优效率上有较大的提升。
- 严宣辉曾庆盛舒才良
- 关键词：免疫进化算法迁徙
- 一种基于改进Theta＊的机器人路径规划算法被引量：6
- 2013年
- 对Theta*算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A*算法的变种——The-ta*算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta*算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性.
- 肖国宝严宣辉
- 关键词：机器人路径规划启发函数
- 不完备数据下的免疫分类算法被引量：3
- 2012年
- 人工免疫识别系统(AIRS)是受生物免疫系统的启示而研发的一种比较有效的分类器,但也存在记忆细胞数目过于庞大,分类精度不高,特别是在数据不完备的情况下,分类精度低等缺陷。为了解决这个问题,提出了一种不完备数据下的免疫分类算法(ICAU),算法引入半监督学习机制和分类器融合投票决策的思想,利用多个AIRS分类器互相帮助学习训练,来提高AIRS在不完备数据下的分类精度。在UCI数据集上进行了实验,结果验证了ICAU算法的有效性。
- 舒才良严宣辉曾庆盛
- 关键词：人工免疫系统不完备数据
- 人工免疫投影寻踪降维模型——AI-PPC被引量：2
- 2010年
- 引入人工免疫(AI)系统原理用于解决投影寻踪(PP)降维问题,利用免疫克隆选择算法优化投影方向,将高维的特征数据投影到低维空间上,从而降低了数据挖掘过程中的计算复杂度,实现了数据的约减;并用K-Means等聚类算法分别对初始数据和降维后的数据进行聚类对比。实验结果验证了人工免疫投影寻踪降维(AI-PPC)算法的有效性。
- 曾庆盛严宣辉舒才良
- 关键词：人工免疫投影寻踪降维聚类
- 一种新型协作多机器人路径规划算法被引量：7
- 2013年
- 研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。
- 肖国宝严宣辉
- 关键词：动态环境多机器人路径规划人工势场法
- 一种适应概念漂移数据流的分类算法被引量：3
- 2012年
- 针对带有概念漂移的数据流的分类问题,提出一种新颖的能够识别并且适应概念漂移数据流的分类算法。该算法将原始数据流沿着时间轴划分为若干数据块后,选择第一块中有代表性的数据作为样本训练模型,从而减轻了噪声和边界对分类精度的影响,使得漂移检测能较为全面且对离群点不过于敏感;此后对随后的数据块进行分类,并依据分类结果动态修正当前分类模型。实验结果表明:该方法能够根据数据流的当前状况自动调整分类模型,快速适应数据流概念漂移的情况,并得到较好的分类效果。
- 郭躬德李南陈黎飞
- 关键词：概念漂移数据流离群点时间轴
