熊伟丽
- 作品数：144 被引量：832H指数：15
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程电子电信文化科学更多>>
- 扩展变异ADE算法的有向传感器网络覆盖增强被引量：1
- 2016年
- 针对有向传感器节点大规模随机部署形成的感知重叠区和监测盲区,在节点位置不变、感知方向可调的前提下,协同调整节点感知方向使其覆盖范围从感知重叠区旋转到监测盲区以增强网络覆盖。将有向传感器网络覆盖增强问题转换为以区域覆盖率为目标函数、节点集感知方向为决策变量的最优化问题,提出了基于扩展变异模式的自适应差分进化算法求解该问题,即寻求一种节点感知方向分布方案最大化区域覆盖率。算法迭代前期采用DE/rand/1/bin变异策略以保证种群的多样性,后期采用扩展变异模式DE/current-to-best/2/bin加强算法的收敛速度以保证算法高效率地搜索全局最优解。与传统的有向传感器网络覆盖增强算法对比,仿真实验验证了算法的有效性。
- 刘欣熊伟丽孙顺远徐保国
- 关键词：有向感知模型差分进化
- 基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模被引量：4
- 2015年
- 针对田纳西—伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程具有的高度非线性、时变及多个操作模式等特征,为在线预测该过程产品流道中各种成分的含量,提出一种基于局部加权偏最小二乘的多模型建模方法。多模型建模方法首先要进行子模型的划分,将TE过程各种操作模式下的训练数据放入不同数据库中,利用贝叶斯分类器对在线测得的数据进行分类;然后采用即时(just-in-time,JIT)建模思想,基于局部加权偏最小二乘建立相应的在线局部模型;最后,将贝叶斯分类器得到的测试数据属于各个数据库的后验概率作为加权系数,对得到的局部模型的预测结果进行融合输出。基于TE化工过程仿真平台,采用该方法来预测产品流道中成分G和H的含量与真值基本一致,证明提出的基于局部加权偏最小二乘的在线多模型建模方法具有良好的预测效果。
- 薛明晨熊伟丽徐保国
- 关键词：贝叶斯分类器
- PSO-BP网络模型在温室数据融合中的应用研究被引量：1
- 2008年
- 由于温室的众多要素之间是相互制约、互相配合的,为了形成一个准确、合理的判断,将PSO算法的全局优化能力和BP神经网络良好的非线性映射能力相结合,优化BP神经网络的权值和阈值,提出了一种基于PSO的BP网络数据融合算法,并利用该算法对温室多传感器(温度传感器、湿度传感器和光照度传感器)同时检测到的数据进行融合。仿真结果表明:基于PSO-BP网络的数据融合算法能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。
- 张酉军熊伟丽张林徐保国
- 关键词：温室PSO算法BP神经网络数据融合
- 基于仿射传播聚类和动态时间弯曲距离的LS-SVM在线建模方法
- 2015年
- 针对多批次多工况化工过程,离线模型易老化失效和不易满足工业生产的实时优化控制问题,提出一种基于仿射传播聚类和动态时间弯曲距离的LS-SVM在线建模方法。该方法首先利用仿射传播聚类算法对各批次样本进行工况划分,再考虑样本间的时间有序性,由包含待测样本的一段时间序列作为查询序列,并以动态时间弯曲距离来衡量序列间的相似情况,从各历史批次相应的工况阶段获取相似样本片段,构建训练样本集,最后采用最小二乘支持向量机建立在线预测模型。将该方法用于青霉素浓度预测中,仿真研究表明,所提方法提高了建模预测精度和泛化能力。
- 熊伟丽张乾徐保国
- 关键词：动态时间弯曲距离最小二乘支持向量机
- 基于差分蜂群算法的电力系统经济负荷分配被引量：11
- 2011年
- 针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法.受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度.此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性.该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试.仿真结果验证了所提算法的有效性.
- 熊伟丽徐迈徐保国
- 关键词：经济负荷分配人工蜂群算法差分进化
- 带变异算子的改进粒子群算法研究被引量：14
- 2006年
- 粒子群算法是一种随机全局优化算法,由于算法具有简单、易于实现、可调参数少等特点,得到了广泛的研究和应用。论文在研究标准算法原理的基础上,在算法搜索过程中引入变异算子,克服了标准算法易陷入局部极优点的不足。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带变异算子的粒子群算法的可行性和有效性。
- 熊伟丽徐保国吴晓鹏肖应旺
- 关键词：粒子群算法变异算子
- 粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究
- 支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,为此提出了基于粒子群算法的 SVR 参数优化选择方法．以不同噪声影响下的 sin c 函数为对象,将提出的基于粒子群算法的参数优化方法与现有的交叉验...
- 熊伟丽徐保国
- 关键词：粒子群算法支持向量回归机参数选择
- 文献传递
- 基于协方差矩阵的主动学习方法及应用研究
- 2022年
- 由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本,而有标签样本数量少且人工标记成本较高,因此,提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。利用有标签样本建立高斯过程回归模型,并构建无标签样本之间的协方差矩阵,以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时,衡量样本间的相似性,避免样本的冗余添加,最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。
- 周博文熊伟丽
- 关键词：协方差矩阵
- 采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法被引量：23
- 2016年
- 由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。
- 张新荣熊伟丽徐保国
- 关键词：无线传感器网络RSSI测距分布式定位
- 带变异算子粒子群算法在多序列比对中的应用被引量：1
- 2008年
- 多序列比对(Multiple Sequence Alignment)是进行生物序列分析的最基本任务之一。在对已有的多序列比对算法进行对比分析的基础上,提出了一种新的多序列比对优化算法—带变异算子粒子群多序列比对算法。带变异算子的粒子群算法提高了原有算法跳出局部收敛的能力,将其应用于多序列比对问题中,提高了已有的基于粒子群算法的多序列比对方法的性能,拓展了粒子群算法在多序列比对研究领域中的应用。实验证明,带变异算子粒子群多序列比对算法是有效、可行的。
- 熊伟丽王振兴徐保国
- 关键词：多序列比对粒子群算法变异算子
