高玉明

作品数：4被引量：117H指数：3
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供职机构：贵州师范大学数学与计算机科学学院更多>>
发文主题：遗传算法BP神经网络房价基于遗传算法权值更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《计算机应用与软件》《电脑知识与技术》《计算机工程》更多>>
所获基金：贵州省省长基金国家自然科学基金贵州省科技创新人才团队建设项目更多>>
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一种GA-PSO算法优化BP网络的网络流量预测被引量：11
《计算机应用与软件》2014年第4期106-110,共5页高玉明 张仁津 
国家自然科学基金项目(41161065);贵州省省长基金项目(黔省专合字(2009)115);贵州省科技创新人才团队项目(黔科合人才团队(2012)4009)
分析和研究网络流量的预测,对于网络信息安全和网络资源管理具有重要的意义。为了更有效、准确地对网络流量进行预测,提出一种GA-PSO算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。首先采用BP神经网络建立网络流量预测模型,然后用GAPSO算法对B...
关键词：BP神经网络 遗传算法 粒子群优化算法 GA-PSO算法 网络流量 预测 
基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析被引量：101
《计算机工程》2014年第4期187-191,共5页高玉明 张仁津 
国家自然科学基金资助项目(41161065);贵州省省长基金资助项目(黔省专合字(2009)115);贵州省科技创新人才团队基金资助项目(黔科合人才团队(2012)4009)
针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要...
关键词：BP神经网络 遗传算法 优化 权值 房价 预测模型 
基于改进QPSO算法优化SVR的上证指数预测被引量：4
《计算机仿真》2013年第12期208-213,共6页高玉明 张仁津 
国家自然科学基金项目(41161065);贵州省省长基金项目(黔省专合字(2009)115);贵州省科技创新人才团队(黔科合人才团队(2012)4009)
研究证券指数预测问题,证券指数变化具有时变性、不确定性、非线性等特点,传统的线性预测方法无法正确反映证券指数的变化规律,且神经网络存在局部极小值、过拟合、泛化能力不强等缺陷,预测精度比较低。为了提高证券指数的预测精度,提...
关键词：回归型支持向量机 上证指数 粒子群算法 量子粒子群算法 参数优化 预测模型 
浅析RSA加密算法被引量：1
《电脑知识与技术》2013年第3X期2062-2063,2084,共3页任远芳 刘志杰 高玉明 瞿仁丽 
RSA算法不但能用于数据加密,也能用于数字签名,还能检测素数的算法,所以它是目前最有影响力的公钥加密算法,能够抵抗到目前为止已知的所有密码攻击。其安全性依赖于大素数因数分解的困难性。文章主要介绍RSA的加密算法原理、加密与解密...
关键词：非对称密码 RSA算法 加密 素数 参数 量子算法 
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