周新宇

作品数：15被引量：190H指数：8
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供职机构：江西师范大学计算机信息工程学院更多>>
发文主题：人工蜂群算法人工蜂群差分进化精英全局优化更多>>
发文领域：自动化与计算机技术水利工程文化科学政治法律更多>>
发文期刊：《中文信息学报》《计算机学报》《系统仿真学报》《模式识别与人工智能》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金软件工程国家重点实验室开放基金江西省自然科学基金更多>>
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基于词性对齐与依存关系的中文排比句生成方法
《中文信息学报》2025年第2期131-142,共12页钟茂生 刘蕾 吴如萍 甘家其 周新宇 
国家自然科学基金(32460214,62366022)。
排比句是一种常用的修辞手法,其使用具有增强气势、强调突出、层次清晰的效果。排比句生成对于文本生成具有重要意义,能够丰富文本生成的风格和形式,提升教育、广告和文学创作的质量,但目前暂无生成模型和公开的排比句语料库。为此,该...
关键词：中文排比句生成 词性对齐 随机采样策略 依存关系 
基于交叉多尺度深度残差网络的陶瓷器型分类
《数据分析与知识发现》2024年第8期261-270,共10页庄智惶 徐星 夏学文 张应龙 周新宇 
福建省自然科学基金项目(项目编号:2021J011007);漳州市自然科学基金项目(项目编号:ZZ2020J24)的研究成果之一
【目的】利用神经网络模型解决少样本陶瓷器型分类问题,通过多尺度和注意力机制优化,提高模型针对陶瓷器型分类的性能。【方法】提出一种基于坐标注意力机制和多尺度融合的瓶颈结构,并将其应用于残差网络中,引入尺度之间的关系,提升残...
关键词：陶瓷器型 多尺度融合 注意力机制 深度残差网络 
一种基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法
《计算机学报》2024年第7期1521-1546,共26页周新宇 尹子悦 高卫峰 谭贵森 易玉根 
国家自然科学基金(62366022,61966019,62276202,62062040);江西省自然科学基金杰出青年基金项目(20212ACB212003);江西省主要学科学术和技术带头人培养计划(20212BCJ23017);江西省自然科学基金项目(20232BAB202048)资助.
邻域拓扑是提高人工蜂群算法性能的一种有效手段.然而,现有相关工作主要是在种群层次上实现了单一邻域拓扑,这种方式忽略了不同类型的邻域拓扑能优势互补,使得算法性能还有一定局限性.为此,本文结合强化学习,提出在个体层次上实现多邻...
关键词：群智能 人工蜂群 个体 强化学习 邻域拓扑 
基于多元信息引导的人工蜂群算法
《电子学报》2024年第4期1349-1363,共15页周新宇 刘颖 吴艳林 郭京蕾 
国家自然科学基金项目(No.61966019);江西省自然科学基金项目(No.20192BAB207030);中央高校基本科研业务费资助项目(No.CCNU20TS026)。
利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度...
关键词：人工蜂群算法 优秀个体 多元信息 解搜索方程 邻域搜索 
基于适应度分组的多策略人工蜂群算法被引量：8
《模式识别与人工智能》2022年第8期688-700,共13页周新宇 胡建成 吴艳林 钟茂生 王明文 
国家自然科学基金项目(No.61966019,61876074,61866017);江西省自然科学基金项目(No.20192BAB207030);江西省教育厅研究生创新基金项目(No.YC2021-S309)资助。
多策略机制是改进人工蜂群算法的有效手段,但是现有的很多相关工作未考虑种群中不同个体的特点,一视同仁地分配解搜索方程,导致多策略机制的有效性受到限制.为此,文中提出基于适应度分组的多策略人工蜂群算法,既考虑种群中的优秀个体,...
关键词：人工蜂群 适应度分组 搜索能力 精英个体 
一种融合邻域搜索的多策略差分进化算法被引量：9
《系统仿真学报》2020年第6期1071-1084,共14页孙灿 周新宇 王明文 
国家自然科学基金(61603163,61966019,61876074);江西省自然科学基金(20192BAB207030)。
设计多策略差分进化算法的难点在于选择何种变异策略以及如何分配这些策略。提出一种融合邻域搜索的多策略差分进化算法,根据个体适应度值将种群分为3个子种群,每个子种群分别采用不同的变异策略和参数值,使得各子种群的搜索能力可互补...
关键词：差分进化 多策略 邻域搜索 勘探能力 开采能力 
基于粒子群算法的水资源需求预测被引量：5
《郑州大学学报（工学版）》2019年第4期32-35,47,共5页龙志伟 肖松毅 王晖 周新宇 李伟 
国家自然科学基金资助项目(61663028);江西省自然科学基金资助项目(20171BAB202035);江西省杰出青年人才资助计划项目(20171BCB23075)
针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种...
关键词：群智能 粒子群算法 水资源需求 预测 优化 
GPU上基于改进精英策略差分演化的神经网络学习算法
《小型微型计算机系统》2016年第1期129-133,共5页王晓峰 吴志健 周新宇 郭肇禄 
国家自然科学基金项目(61364025;61070008)资助
神经网络在诸多领域中取得了极为成功的应用,然而传统基于梯度下降的神经网络学习算法容易陷入局部最优,导致欠拟合,影响了神经网络模型的学习效果.针对该问题,提出GPU上基于改进精英策略差分演化的神经网络学习算法,利用损失函数梯度...
关键词：差分演化 神经网络 并行算法 GPU 
基于三角的骨架差分进化算法被引量：11
《计算机研究与发展》2015年第12期2776-2788,共13页彭虎 吴志健 周新宇 邓长寿 
国家自然科学基金项目(61364025;61070008);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2012211020205);武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金项目(SKLSE2012-09-39);江西省教育厅科学技术项目(GJJ13729);河北省科技支撑计划基金项目(12210319)
差分进化(differential evolution,DE)算法简单高效,但其控制参数和差分变异策略对待解的优化问题较为敏感,对问题的依赖性较强.为克服这一缺陷,提出了一种新的基于三角的骨架差分进化算法(bare-bones differential evolution algorithm...
关键词：差分进化 骨架粒子群优化 高斯变异 三元交叉 全局优化 
基于正交实验设计的人工蜂群算法被引量：32
《软件学报》2015年第9期2167-2190,共24页周新宇 吴志健 王明文 
国家自然科学基金(61305150;61364025;61462045);教育部人文社科基金(13YJCZH174);软件工程国家重点实验室开放基金(SKLSE2014-10-04);江西省自然科学基金(20151BAB217007);江西省教育厅科学技术项目(GJJ13729;GJJ14747)
人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失....
关键词：人工蜂群 侦察蜂 搜索经验 正交实验设计 通用框架 
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