朱人杰

作品数：7被引量：50H指数：4
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供职机构：江苏科技大学电子信息学院更多>>
发文主题：混沌海杂波粒子群优化算法粒子群优化克隆选择更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《微电子学与计算机》《江苏科技大学学报（自然科学版）》《计算机应用》更多>>
所获基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省“青蓝工程”基金更多>>
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基于遗传算法的海杂波K分布参数估计被引量：2
《舰船科学技术》2014年第10期115-118,123,共5页朱人杰 陈红卫 
船舶预研支撑技术基金资助项目(12J3.3.4)
在高分辨率雷达中,复合K分布模型对海杂波的实测数据具有良好的拟合效果。使用K分布来描述海杂波幅度特性时,关键在于其分布参数的估计。本文在研究海杂波K分布模型、遗传算法的基础上,针对遗传算法中二进制编码、适应度函数标定存在的...
关键词：参数估计 海杂波 K分布 遗传算法 
基于粒子群支持向量机的海杂波序列回归预测被引量：6
《计算机测量与控制》2014年第5期1540-1542,1571,共4页苏昭斌 朱人杰 陈红卫 
船舶预研支撑技术基金项目(12J3.3.4)
在雷达数据处理中,为更好地抑制海杂波,预测海杂波是必要的;海杂波具有混沌特性,而支持向量机算法能够有效地对混沌序列进行回归预测,文章提出了一种改进的支持向量机海杂波序列回归预测算法;文中给出了算法的框架结构,采用了互信息法...
关键词：海杂波 混沌 支持向量机 粒子群 回归预测 
蚁群算法中蚂蚁更新方法之研究被引量：4
《计算机工程与应用》2011年第25期54-57,共4页孟非 李静宜 朱人杰 
江苏省高校自然科学基础研究项目(No.07KJB510032)
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...
关键词：蚁群算法 克隆选择 混沌 变异 模拟退火 
混沌搜索神经网络集成求解广义异或分类问题被引量：3
《微电子学与计算机》2009年第5期99-102,共4页朱人杰 田雨波 贾则 
江苏省高校自然科学基金项目(07KJB510032)
神经网络集成被认为是最有效的工程化神经网络设计方法之一.把混沌搜索技术引入到神经网络集成方法中,提出了基于混沌搜索的神经网络集成方法.该方法保持了神经网络集成可以有效提高神经网络的泛化能力的特点,减小"多维共线性"和样本噪...
关键词：神经网络集成 混沌 广义异或 
粒子群优化算法中惯性权重的研究进展被引量：27
《计算机工程与应用》2008年第23期39-41,共3页田雨波 朱人杰 薛权祥 
江苏省高校自然科学基础研究项目(No.07KJB510032)
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综...
关键词：粒子群优化 惯性权重 优化算法 
基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成方法被引量：2
《计算机应用》2008年第11期2844-2846,共3页田雨波 李正强 朱人杰 
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB510032)
提出基于十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制PSO算法(BiPSO)的选择性神经网络集成(NNE)方法,通过PSO算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响。为有效保证PSO算法的...
关键词：神经网络集成 粒子群优化 混沌 
粒子群优化算法中粒子更新方法研究被引量：7
《江苏科技大学学报（自然科学版）》2008年第5期67-72,共6页田雨波 朱人杰 李正强 
江苏省高校自然科学基础研究资助项目(07KJB510032);江苏省高校"青蓝工程"优秀青年骨干教师培养资助项目
粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理...
关键词：粒子群算法 克隆选择 混沌 变异 模拟退火 
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