孟非
- 作品数：14 被引量：32H指数：4
- 供职机构：江苏科技大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：船舶工业国防科技预研基金江苏省高校自然科学研究项目国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 电磁领域中复超越方程的遗传算法求解方法被引量：3
- 2009年
- 将遗传算法与参数跟踪策略有效结合,跟踪过程中进行搜索域压缩与位移操作,形成了一种功能强大的新算法,可成功应用于电磁领域中各种各样复超越方程的高精度求解问题.在算法实现过程中,使用参数跟踪策略有效地缩小了搜索区域,保证了解的单一性,提高了运算速度;使用动态搜索域提高了解的精度;应用三阶差商公式预估新的搜索中心,使运算速度得以进一步提高.应用本文发展的算法详细求解了终端短路法测量材料的复介电常数时得到的复超越方程和部分填充矩形波导的特征方程,计算结果表明该算法能够轻松地解决复超越方程中的多值问题,解集完备性好,算法鲁棒性强.
- 田雨波钱鉴孟非
- 关键词：遗传算法
- 蚁群算法中蚂蚁更新方法之研究被引量：4
- 2011年
- 蚁群算法是根据蚂蚁的觅食行为而提出的随机优化算法,但其存在早熟收敛和搜索精度低等问题。模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在蚁群算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种蚂蚁更新算法,按照模拟退火方法进行更新后蚂蚁的选择。通过数值试验得出结论:基于代间差分和混沌变异的蚂蚁更新算法是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右蚂蚁按照这种算法更新时效果较好。这种算法可以有效克服蚁群算法的早熟现象,能够加快收敛速度。
- 孟非李静宜朱人杰
- 关键词：蚁群算法克隆选择混沌模拟退火
- 一种简化粒子群算法及在三维装箱问题中的应用被引量：5
- 2013年
- 在简化粒子群算法中引入混合蛙跳算法的分组思想,使得粒子群算法在进化后期能够利用更丰富的信息,有效避免算法早熟收敛和收敛到局部最优点问题,且收敛速度更快。将改进后的简化粒子群算法用于解决集装箱装箱问题,数值试验表明这种集装箱装载方法能够达到较好的容积利用率。为了指导实际的装箱操作,设计出了集装箱装载软件。
- 孟非黄太安解志斌
- 关键词：粒子群算法蛙跳算法装箱问题
- 高校教学管理人员的定位及应具备的素质被引量：4
- 2005年
- 孟非
- 关键词：教学管理人员教学管理工作高校教学管理教学管理队伍教学管理者
- 基于选择性神经网络集成的船舶避碰问题研究
- 2012年
- 船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。
- 王鹏孟非
- 关键词：船舶避碰危险度粒子群优化算法神经网络集成
- 高校教学管理人员的素质分析
- 2014年
- 论述了教学管理人员在高校教学管理中的特殊地位和重要作用,分析了高校教学管理人员应具备的能力和素质。
- 孟非王昕
- 关键词：高等教育教学管理
- 基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识被引量：1
- 2014年
- 提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。
- 孟非徐红洋解志斌
- 关键词：粒子群优化云模型参数辨识
- 一种双层EBG结构滤波器的粒子群优化设计被引量：1
- 2012年
- 研究了一种基于双层电磁带隙结构的滤波器,该滤波器的金属导带上刻蚀蝶形单元,接地板上刻蚀圆环孔.为使该滤波器的传输特性更好,运用了基于量子理论、微分进化算子、混沌扰动改进的粒子群优化算法,并结合电磁仿真软件HF-SS对接地板圆环孔的结构尺寸进行了自动优化设计,优化后-10 dB的相对带宽和阻带的衰减值分别增加了25.0%和15.4%,左右最大通带波纹分别减小了69.2%和79.8%,优化效果明显.
- 孟非沙莎解志斌彭涛
- 关键词：电磁带隙结构滤波器粒子群算法HFSS
- 鲶鱼二进制粒子群优化算法研究被引量：1
- 2013年
- 在粒子群优化算法的研究中,粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型提出的,用来解决优化问题的一种随机方法。由于传统二进制粒子群算法具有早熟收敛的缺点,为提高算法的速度和稳定性,提出将"鲶鱼效应"引入到算法中,有效增加优化过程中种群的多样性,进而使粒子能够跳出局部最优点,进入解空间的其它区域继续进行搜索,有效避免早熟收敛的发生,直到最后找到全局最优解。数值仿真表明,通过恰当地选取算法的相关参数,鲶鱼二进制粒子群优化算法在收敛率、寻优速度及稳定性方面均有所提高。
- 孟非李金金解志斌
- 关键词：粒子群算法鲶鱼效应解空间
- 基于PSO-BP神经网络的DOA估计方法被引量：9
- 2012年
- 提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络易陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验证明:同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更好,来波方位估计精度更高。
- 孟非王旭
- 关键词：波达角估计粒子群算法神经网络特征维数
