国家自然科学基金(60974082)
- 作品数：65 被引量：433H指数：11
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- 求解极大单调包含问题的改进混合外梯度邻点方法
- 2013年
- 提出一种改进的求解极大单调包含问题的混合外梯度邻点方法.该方法的每个迭代步都通过Armijo准则得到正则化参数,在不要求其下界严格大于零的条件下,证明了该方法的弱收敛性,并给出了改进方法的两个特例.
- 黄元元刘三阳
- 关键词：极大单调算子
- 基于变权向量的群体评价信息集结方法被引量：5
- 2012年
- 为了减轻群体评价中少数评价者的错误或偏见对群体评价结果的影响,提出基于变权向量的群体评价信息集结方法.根据各评价者的评价值与基于线性加权法的群体评价值的差别,确定了一个变权向量,给出了基于该变权向量的变权集结算子.实例分析表明,将该变权集结算子用于群体评价的信息集结,可以有效减轻少数评价者的错误或偏见对群体评价结果的影响.
- 成波刘三阳
- 关键词：信息集结
- 一种双重正则化支持向量机的改进算法
- 2012年
- 针对L1范数支持向量机和L2范数支持向量机在分析部分小样本、高维数、变量高相关的数据时效果不理想的问题,在综合利用这2种支持向量机优点的基础上,提出一种双重正则化支持向量机的改进算法。通过正号函数和二次多项式损失函数将问题转化为可微的无条件约束优化问题,便于采用多种优化算法进行运算。实验结果证明,该改进算法可取得较好的分类准确率。
- 秦传东刘三阳
- 关键词：BFGS算法
- 全局和声搜索算法求解具有2~n个解的绝对值方程被引量：4
- 2014年
- 绝对值方程是一个NP-hard问题,有关多解绝对值的研究更不多见,重点研究存在2n个解的绝对值方程.首先给出了存在2n个解的条件,其次给出了一个求解算法:带有聚类的全局和声搜索算法.采用位置更新和小概率变异策略来取代经典和声搜索算法的音调微调操作,进而通过多种群多次聚类策略来寻找原问题的多个解.实验结果表明,本文算法具有较强的搜索能力,能够获得绝对值方程问题尽可能多的解.
- 雍龙泉刘三阳拓守恒邓方安陈涛
- 基于随机失效率的网络抗毁性评价方法
- 2012年
- 由于对复杂网络的拓扑结构知之甚少,其抗毁性测度的研究一直是个比较困难的问题。从网络连通性的角度出发,在随机失效率的前提下对网络的抗毁性测度进行定义。并分别在只有选择性攻击和随机性攻击的情况下验证所提的全网连通度的有效性,进一步对无标度网络和随机网络的抗毁性能进行比较和分析。结果表明考虑了随机失效率的网络抗毁度定义更加确切有效。
- 李彬刘三阳王鑫
- 关键词：复杂网络连通度
- 一个具有可调变权能力的变权向量被引量：7
- 2012年
- 依据变权向量的定义构造一个带参数的变权向量,并证明了变权向量与状态变权向量的关系定理;通过引入变权向量的相对调节度概念,求出了所构造的变权向量的相对调节度,并分析了其变权效果.最后运用该变权向量求解一个算例,所得结果表明,该变权向量不但具有较强的变权能力,而且其变权能力将随参数取值的改变而变化.
- 成波刘三阳
- 关键词：多目标决策变权综合状态变权向量
- 一种新的改进的混合蛙跳算法被引量：26
- 2012年
- 针对混合蛙跳算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部最优的缺陷,提出了一个改进的混合蛙跳算法,该算法利用基于对立学习的策略产生初始种群,提高了产生解的质量;在进化过程中,将差分进化有机地嵌入其中,维持了种群的多样性。数值结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。
- 赵鹏军邵泽军
- 关键词：混合蛙跳算法差分进化
- DLR-F6翼身组合体跨声速阻力计算被引量：9
- 2010年
- 采用美国航空航天学会阻力测试小组提供的多块对接网格,结合Spalart-Allmaras、Wilcox’sk-ω和Menter’s k-ω SST三种湍流模型,通过求解雷诺平均Navier-Stokes方程、数值模拟DLR-F6翼身组合体的流场来研究阻力计算精度,考查网格和湍流模型对翼身组合体构型气动特性的影响.结果表明:三种湍流模型得到的机翼表面压力系数分布与实验数据吻合良好,气动力随攻角的变化趋势与实验结果一致;Spalart-Allmaras模型得到了网格收敛结果,所得阻力优于其他软件的结果;网格密度对阻力有影响,对机翼表面压力系数分布无明显影响;湍流模型对机翼表面压力系数分布的影响主要体现在激波位置上,对升力影响较小,对阻力(尤其是摩擦阻力)影响显著,对翼根处的流动分离有一定影响;在跨声速流动中,Menter’s k-ω SST模型的结果最接近实验数据.
- 郑秋亚刘三阳周天孝
- 关键词：NAVIER-STOKES方程湍流模型翼身组合体
- 稀疏L1范数最小二乘支持向量机被引量：6
- 2014年
- 为了提高最小二乘支持向量机的训练速度,提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔,最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式,均转化为仅有部分变量具非负约束的凸二次规划。对比SVM、LSSVM与SLSSVM的数值实验结果表明,L1SLSSVM具有好的稀疏性、高的分类精度和短的训练时间。
- 梁锦锦吴德
- 关键词：最小二乘支持向量机稀疏性L1范数凸二次规划
- 直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法被引量：4
- 2010年
- 针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。
- 张市芳刘三阳翟任何
- 关键词：灰色关联分析多属性决策直觉梯形模糊数HAMMING距离
