重庆市科技攻关计划(20020828)
- 作品数：6 被引量：96H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 并行多层关联规则的挖掘算法研究被引量：8
- 2006年
- 在分析了单数据库多层关联规则算法SMAM算法的基础上,为了提高现有算法的效率,改善内存的使用率,提出了两种并行多层关联规则算法PMAM-L和PMAM-LG。在无共享的工作站机群上进行性能测试,证明PMAM算法是有效的。
- 王华秋王越曹长修
- 关键词：多层关联规则候选集剪枝机群
- 一种并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型被引量：6
- 2006年
- 转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型．针对这样的问题,提出了并行协同粒子群优化的支持向量机预测模型,不仅克服了支持向量机偏差ε和折中参数C选择的随机性,而且较好地解决了大数据集的快速并行计算,缩短了计算时间,从而有利于连续生产操作．试验表明,用该模型预测转炉提钒的冷却剂加入量和吹氧时间,结果的误差减小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性．
- 王华秋廖晓峰
- 关键词：支持向量机参数优化转炉提钒
- 一种并行核径向基神经网络预测模型被引量：2
- 2006年
- 径向基神经网络经常用于回归预测,但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源.为了缩短计算时间,设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵,并将它用于转炉提钒预测模型,在以MPI构建的工作站机群上执行该算法,利用实际数据验证了该算法的加速性和准确性.
- 王华秋曹长修
- 关键词：机群转炉提钒
- 基于模拟退火的并行粒子群优化研究被引量：64
- 2005年
- 针对粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,提出将模拟退火(SA)引入并行PSO算法.这种模拟退火并行粒子群算法,结合了并行粒子群算法的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,保持了群体多样性,从而避免了种群退化.针对转炉提钒过程是一个复杂非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题,提出了基于模拟退火的并行粒子群RBF网络的辨识模型,优化了RBF核中心个数,从而克服了随机性选择.将该模型用于预测提钒吹氧时间,仿真结果表明预测误差不超过真实值的20%.
- 王华秋曹长修
- 关键词：模拟退火径向基网络转炉提钒
- 改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用被引量：4
- 2006年
- 客户欺诈在一定程度上抑制了消费,这会妨碍电信运营商和电信用户的亲密度,从而削弱电信运营商的市场竞争力。客户欺诈现象存在非常复杂的多元非线性关系,从统计学角度出发,难以建立预测模型,针对这些问题,提出了基于递推预报误差(RPE)算法神经网络的方法建模,并采用改进的动态遗忘因子方法保证了平稳收敛。实验结果表明,用该算法预测客户欺诈的危险度效果优于BP神经网络模型,具有实用性和有效性。
- 王华秋曹长修何波刘祥明
- 关键词：递推预报误差算法
- 并行混沌粒子群优化研究及应用被引量：12
- 2005年
- 粒子群优化算法(PSO)是进化计算领域中的一个新的分支,其源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究。针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,该文提出并行混沌粒子群算法,该算法保持了群体多样性从而避免了早熟,经过计算机仿真实验这是一种高效的优化算法。针对转炉提钒过程是一个多元非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题,提出了并行混沌粒子群RBF算法的方法建模。克服了RBF中心个数选择的随机性。试验表明,用该算法预测冷却剂加入量误差较小,具有工程实用性。
- 王华秋曹长修
- 关键词：混沌粒子群优化计算机仿真
