国家自然科学基金(61111130183)
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
- 相关作者：陈建超杜小勇胡桂武陈蔼祥吴向军更多>>
- 相关机构：广东商学院中国人民大学教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于数据源向图的数据库设计中数据关系的表示工具被引量：2
- 2017年
- 数据库设计是信息系统需求分析到系统实现中的一个关键环节。传统的数据库设计方法需根据需求分析阶段的结果,依赖人的构造性思维抽象出对象和关系,由于对所需数据结构和关系的描述能力不足,缺少对数据项之间关系的描述,导致数据关系不明确,数据库设计结果容易出现偏差。在新的数据库设计工具——数据源向图的帮助下,对象、关系以及各数据项之间的关系能被直观、简洁、准确地表示,同时其也能极大地消除各种关系不明确而带来的二义性问题,可有效提高信息系统实现的效率。
- 陈冰川陈蔼祥吴向军李磊
- 关键词：数据库设计有向图
- 交互式训练样本获取方法
- 2015年
- 有监督学习算法是机器学习中的一类重要算法,该类算法要求外界提供含监督信号的样本作为训练数据。虽然机器学习领域提供了许多基准测试数据,但很多情况下需要自己生成训练样本。给出了一种交互式训练样本获取方法:通过对原始图像进行一种或多种混合的随机变换,用户挑选那些能被人眼识别的样本作为有效样本加以保存。实验结果表明,所提方法产生的图片能模拟摄像头在不同角度、姿态、光照、遮挡等各种复杂场景下拍摄的图像的效果。用系统生成的训练样本训练朴素贝叶斯(NB)分类器,能达到95.042%的识别精度,结果优于UCI人工字符集训练同样的NB分类器时88.487 5%的识别精度。
- 陈蔼祥
- 关键词：有监督学习仿射变换分类器朴素贝叶斯
- 化工厂挥发类爆炸性气体泄漏检测系统的设计被引量：1
- 2012年
- 针对当前传统的化工厂危险气体泄漏检测系统中,在多层爆炸性气体和弱爆炸性气体的条件下,传统的智能检测方法存在较大误差的问题。设计了一套基于虚拟仪器的气味挥发类中药品质测量系统,利用气敏传感器组成阵列进行前端数据采集,采用USB-DATA AD816数据采集器实时采集信号,以LabVIEW2009为开发平台,通过改进K均值聚类对多层爆炸气体聚类分析,通过弱爆炸信号加强,对混合爆炸气体信号进行有效的分类测量,实现化工厂挥发类爆炸性气体泄漏检测,实验结果表明,该方法能够较好的实现检测功能,克服传统方法存在的弊端。
- 刘菲
- 关键词：模式识别
- 自适应双向菌群优化算法被引量：1
- 2012年
- 提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜索能力和稳定性等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了算法的有效性。
- 胡桂武陈建超杜小勇
- 关键词：菌群优化算法聚类
- 广义菌群优化算法被引量：1
- 2013年
- 为提高菌群优化算法的性能,将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中,取消聚集操作,构造出新的趋化操作,在趋化循环中引入自适应扩散机制,提高其克服"早熟"的能力,重新定义健康度,减少计算复杂性,得到了一种新的群体智能优化方法——广义菌群优化算法(GBFO,Generalized Bacterial Foraging Optimization)。通过10个复杂Benchmark函数的计算进行算法性能测试,并与几个典型的算法进行了实验比较,结果表明,GBFO算法在搜索能力和稳定性、求解质量和效率等方面优于其他典型算法的比率分别达到80%～90%,70%～80%,验证了该算法的优越性能。
- 陈建超胡桂武杜小勇
- 关键词：菌群优化算法扩散
- 自适应变步长菌群优化算法被引量：5
- 2012年
- 针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Benchmark函数所进行的对比实验中,所提出的算法在搜索能力和效率等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了改进算法是一种具有竞争力的优化算法。
- 陈建超胡桂武杜小勇
- 关键词：菌群优化算法聚类协同性
