裴振奎
- 作品数：21 被引量：44H指数：4
- 供职机构：中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 混合智能算法在模糊规划中的应用被引量：3
- 2010年
- 简要介绍了模糊规划并综述了模糊规划的建模理论,提出在原有混合智能算法研究的基础上将进化策略融合进混合智能算法中来解决原有算法易陷入局部最优解的问题,提高了求解精度及收敛速度.
- 裴振奎陈继东赵艳丽刘真
- 关键词：进化策略混合智能算法
- Vague集之间的相似度量
- 本文提出了Vague集(值)之间相似度的概念,给出了一种新的相似度量方法.它是一种更理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.
- 裴振奎岳厚光陈继东宋继志徐九韵
- 关键词：VAGUE集理论相似度量
- 文献传递
- Vague集之间相似度量的一种新方法被引量：6
- 2003年
- Vague集是对于模糊集合概念的推广,作为当前模糊信息处理中的一个新兴研究课题,在多个领域中获得了成功的应用.本文提出了Vague集(值)之间相似度的概念,并给出了一种新的Vague集(值)之间相似度量的方法,该方法与目前国内外众多学者们的方法相比较,具有更好的合理性和度量效果,因而是一种更理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.
- 裴振奎徐九韵
- 关键词：模糊集VAGUE集隶属函数相似度模糊信息处理智能系统
- Vague集之间的相似度量
- 本文通过对Vague集(值)之间相似度量方法的分析,提出了一种新的Vague集(值)之间相似度量的方法.该方法具有较好的灵活性和一般性,因而它是一种更理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.
- 裴振奎徐九韵陈继东宋继志
- 关键词：VAGUE集相似度量隶属函数
- 文献传递
- 差分进化算法在多目标路径规划中的应用被引量：6
- 2010年
- 针对差分进化算法其算法思想简明、实现方便而得到了国际进化计算研究领域的认可,多目标问题中,由于各目标之间经常是相互制约的,因此优化难度相当大。带时间窗的多目标物流配送车辆路径优化的多约束性使得它很难应用进化算法进行优化。为了解决这个问题,本文通过变异操作算子改进,成功将改进的差分进化算法应用于该问题。数值仿真实验结果表明:这种改进的差分进化算法得到了较稳定的非支配解集,实现了客户间的路径优化。
- 裴振奎刘真赵艳丽
- 关键词：差分进化算法路径规划多目标优化
- 一种改进的蚁群聚类算法被引量：2
- 2010年
- 针对现有蚁群聚类中将带聚类样本放于网格进行聚类的算法存在随机移动而延长聚类时间,及大数据集进行蚁群聚类时收敛速度慢的缺点,在蚁群进行聚类前增加数据预处理.利用两元素越相似属于同一类簇的可能性越大的思想,将样本集中的样本量缩小.研究了通过信息素进行聚类的蚁群聚类算法,使算法中的"蚂蚁"在一定指导下进行聚类,达到缩短时间的目的.最后通过实验验证了所提出算法的有效性和优越性.
- 俞辉裴振奎陈继东
- 关键词：蚁群算法聚类分析数据挖掘群体智能
- 免疫算法在模糊检测器生成中的应用被引量：2
- 2008年
- 目前入侵检测中传统否定选择算法忽略了正常和异常模式之间的模糊界限而造成了检测效率低下,以及生成的检测器数量冗繁,用在非我模式识别时计算复杂度相当高。针对这些缺陷,重点研究了在入侵检测系统中定义模糊检测规则的重要性,并提出利用免疫算法的优化搜索性能来进化模糊检测器的方法。实验结果表明,该方法生成的检测器能够允许更简洁的自我和非我的表示方式,降低了检测规则的脆弱性,检测效果较好。
- 裴振奎宋建伟韩锦峰李华
- 关键词：入侵检测免疫算法优化搜索脆弱性
- 嵌入式视频监控系统服务器软件的设计与实现
- 提出了一种嵌入式网络视频监控系统的设计方案,系统中以S3C2410为处理器核心,ARM Linux为操作系统平台,构建了嵌入式视频监控系统的软硬件平台,简要介绍了其硬件结构,并详细阐述了软件系统的设计与实现.
- 俞辉裴振奎
- 关键词：视频监控嵌入式系统服务器软件
- 文献传递
- 促进个人知识形成的离散数学课程改革与实践被引量：1
- 2018年
- 本文通过分析课程特点以及传统教学过程中存在的问题,以个人知识秩序理论为基础,提出了促进个人知识形成的离散数学课程改革与实践方案,对离散数学的课程开发模式、授课内容、教学模式进行研究与探索,构建离散数学课程的新秩序,进而提高教学质量,促进个人知识的形成。
- 张红霞李华昱徐九韵裴振奎
- 关键词：隐性课程计算机教育离散数学
- 自适应搜索区域的微粒群优化算法
- 2008年
- 基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒群算法——自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全局历史最优位置周围徘徊进行无效搜索时),在原搜索区域的基础上,重新构造一个较小的搜索区域,并重新初始化微粒,继续进行搜索,最终获得最优解。对3个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明,该算法具有比基本微粒群优化算法更好的优化性能。
- 裴振奎韩锦峰李华宋建伟
- 关键词：微粒群优化算法自适应搜索区域微粒
