梁昔明

作品数：119被引量：704H指数：16
导出分析报告
供职机构：北京建筑大学更多>>
发文主题：遗传算法粒子群优化模糊控制最小二乘支持向量机进化算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学电气工程金属学及工艺更多>>
发文期刊：更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于局部字典搜索和多原子匹配追踪的图像逼近算法
《计算机工程与科学》2018年第1期72-78,共7页黄亚飞 梁昔明 樊绍胜 
国家自然科学基金(61473049$中央支持地方项目(PXM2013_014210_000173)
鉴于全局搜索和单原子选择的逼近方式是导致图像稀疏分解贪婪算法复杂度高的主要原因,对传统的匹配追踪(MP)算法进行改进,提出基于局部字典搜索和多原子匹配追踪(LMMP)的逼近算法。采用基于二维快速哈莱特变换的内积批量计算方法,实验...
关键词：匹配追踪 局部搜索 快速哈特莱变换 多原子 
改进步长和视野的人工鱼群算法被引量：1
《北京建筑大学学报》2017年第2期47-53,共7页梁昔明 李君 
国家自然科学基金项目(61463009);北京自然科学基金项目(4122022);中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013_014210_000173)
人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,算法在优化前期大约100多次迭代时有较快的收敛速度,但后期算法陷入局部最优,效率不佳.针对这一不足,在人工鱼群算法的基础上,每迭代100次就调节一次视野和步长,加强聚群算子和追尾算子,提高...
关键词：人工鱼群算法 群体智能 适应度函数 数值试验 
基于梯度信息的混合蛙跳算法
《小型微型计算机系统》2017年第3期566-571,共6页庞凯立 梁昔明 
国家自然科学基金项目(61463009)资助;北京自然科学基金项目(4122022)资助;中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013-014210-000173)资助;北京建筑工程学院博士启动基金项目(331612018)资助
针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,将共轭梯度法引入基本蛙跳算法中,对排名靠前的几个模因组中的精英个体使用共轭梯度法进行更新,增强对较差青蛙的指导能力.所得混合蛙跳算法有效结合了基本...
关键词：混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值试验 适应度函数 
对较好和较差个体双向更新的混合蛙跳算法被引量：2
《北京建筑大学学报》2016年第4期52-57,共6页庞凯立 梁昔明 
国家自然科学基金(61463009);北京市自然科学基金项目(4122022);中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013-014210-000173)
针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,将共轭梯度法引入基本蛙跳算法,对排名靠前的p个模因组中的精英个体和排名靠后的q个模因组中的落后个体同时使用共轭梯度法进行更新,一方面增强对较差青蛙...
关键词：混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值试验 适应度函数 
改进的粒子群优化算法在物流配送中的应用被引量：2
《北京建筑大学学报》2016年第4期58-64,共7页李君 梁昔明 张克 
国家自然科学基金项目(61463009);北京市自然科学基金项目(4122022);中央支持地方科研创新团队(PXM2013_014210_000173)
选址问题的优化模型一般是多目标约束优化模型,综合考虑物流成本和物流服务能力,以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建一个多目标优化选址模型,通过添加参数和运用约束处理方法,将选址问题化为单目标约束优化问题,并利用嵌...
关键词：粒子群优化算法 最速下降法 物流服务能力 成本最小化 
基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法被引量：2
《北京建筑大学学报》2016年第1期74-79,共6页张克 梁昔明 
北京自然科学基金项目(4122022);中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013_014210_000173)
社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进...
关键词：约束优化问题 LAGRANGE乘子法 粒子群优化算法 最速下降法 数值实验 
改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测被引量：14
《计算技术与自动化》2015年第2期95-99,共5页王雪松 梁昔明 
国家自然科学基金资助项目(60874070);广东省教育厅项目(2010tjk446)
针对支持向量机参数优化问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO-SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,并将网络入侵检测率为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力...
关键词：网络入侵 蚁群优化算法 支持向量机 参数优化 
量子粒子群混合优化算法求解约束优化问题被引量：8
《小型微型计算机系统》2015年第2期296-300,共5页陈义雄 梁昔明 黄亚飞 龙文 
北京自然科学基金项目(4122022)资助;北京市属高等学校人才强教计划项目(201107123)资助;贵州省科学技术基金项目(黔科合J字[2013]2082号)资助;贵州省高校优秀科技创新人才支持计划项目(黔教合KY字[2013]140)资助
针对标准粒子群优化算法和量子行为粒子群优化算法的特性,将两种算法融合在一起,提出一种量子粒子群混合优化算法用于求解约束优化问题.此算法充分发挥了标准粒子群优化算法中通过个体与群体之间的相互学习,加强粒子间的信息交互,更新...
关键词：粒子群优化 量子 早熟 约束优化 
基于多种群离散差分进化的图像稀疏分解算法被引量：1
《模式识别与人工智能》2014年第10期900-906,共7页黄亚飞 梁昔明 陈义雄 陈立福 
国家自然科学基金项目(No.41201468);北京市自然科学基金项目(No.4122022)资助
从过完备字典中得到图像的最稀疏表示是一个NP难问题,即使是次优的匹配追踪也相当复杂.针对Gabor多成份字典,提出基于多种群离散差分进化的图像稀疏分解算法.该算法采用3个子种群在不同成份子字典中搜索最佳匹配原子,父代通过多种变异...
关键词：稀疏表示 多种群 差分进化(DE) 匹配追踪(MP) 
基于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测被引量：7
《计算机应用与软件》2014年第9期102-105,共4页王雪松 梁昔明 
国家自然科学基金项目(60874070);广东省教育厅项目(2010tjk446)
为了提高网络流量的预测精度,针对网络的时变性和混沌性,提出一种反向学习粒子群优化神经网络的网络流量预测模型(BPSO-RBFNN)。首先将网络流量样本输入到RBF神经网络进行学习,采用引入反向学习机制的粒子群算法优化参数,然后建立网络...
关键词：网络流量 神经网络 参数优化 预测模型 反向粒子群算法 
全选清除导出
共12页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部