国家部委预研基金(10405033)
- 作品数：8 被引量：66H指数：4
- 相关作者：刘玉树张国英沙芸余有明陈云飞更多>>
- 相关机构：北京理工大学北京石油化工学院华北电力大学更多>>
- 发文基金：国家部委预研基金北京市优秀人才培养资助北京市教委资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混沌伪并行遗传算法及其在火力分配优化中的应用被引量：8
- 2005年
- 剖析了混沌模型的随机性、遍历性和初值敏感性的特点,提出了多种群伪并行混沌遗传算法.把多群体伪并行进化的并行性和混沌运动的内在随机性结合起来,利用不同的混沌扰动策略,把混沌变尺度映射机理应用到种群初始化和中间群体的优化进化实现函数优化.仿真结果表明,混沌伪并行遗传算法比伪并行遗传算法和简单遗传算法具有更快的收敛速度和更高的最优解搜索成功率,可对火力分配进行优化.
- 余有明刘玉树刘昆陈云飞
- 关键词：混沌遗传算法伪并行遗传算法火力分配
- 基于关键词提取的娱乐新闻文档去重算法被引量：3
- 2007年
- 去除内容相同或相近的新闻是提高搜索引擎的关键技术之一。提出一种基于关键词提取的新闻去重算法,通过以标题为种子点构建词汇链的方法,能够找到对主题贡献大的非高频词,从而抽取出完整文档关键词集合,该方法能够基于小规模语料库识别新词;为了提高网页去重速度和质量,基于关键词建立去重倒排文档。实验结果显示,该方法与传统方法相比排斥错误率降低了5%,去重时间缩短了20%-30%。
- 沙芸张国英孟凡亮
- 关键词：关键词提取新词识别文档相似度
- 一种基于密度的启发性群体智能聚类算法被引量：10
- 2005年
- 提出一种基于密度的启发性群体智能聚类算法.针对以往群体智能聚类算法中分类错误率较高、算法运行时间较长等不足,提出记忆体方法和基于密度的先行(lookahead)策略.用人工数据集和真实数据集进行实验,将实验结果进行比较分析.分析结果表明,基于密度的启发性群体智能聚类算法能够得到令人满意的聚类结果,其分类错误率和运行时间明显小于其它聚类算法.
- 陈云飞刘玉树钱越英赵基海
- 关键词：群体智能聚类算法
- 高维云模型及其在多属性评价中的应用被引量：31
- 2004年
- 提出核空间高维云模型并将其应用于多属性评价问题.基于样本取值范围计算云模型的数字特征,生成云模型表达样本属性值与其属于期望值的隶属度之间的关系.在一维云模型的基础上,建立样本的多属性核空间高维云模型.对核空间内的样本,高维云模型的隶属度取值为1;基于样本在核空间高维云模型中的隶属度对样本进行多属性评价;应用核空间高维云模型,对地理信息系统内选定区域进行评价,选出适合作为观察所的位置,并对选取结果进行分类.该模型的多属性评价效果良好.
- 张国英沙云刘旭红刘玉树
- 点采样模型的多样性编辑与绘制
- 2007年
- 研究了点采样模型的多样性编辑与绘制,将模型分解成不同的部分,将各部分按照层次关系组织,作为多样性编辑的基础。对模型各部分点元的颜色、几何特征、材质等属性进行编辑,构造层次多样性点模型。通过对层次多样性点模型进行实时处理,实现点模型的多样性绘制。实验表明,该方法能够产生并绘制复杂多变的点模型,且压缩比高。该方法可应用于网络游戏、战场视景仿真、数字城市、电影制作等领域。
- 阎光伟
- 关键词：多样性
- 地形环境下的动态场景绘制被引量：1
- 2006年
- 提出了地形环境下的动态场景绘制流程。使用空间离散化的方法实现了运动物体之间以及运动物体和地形之间的快速碰撞检测。为了实现运动物体与地形的匹配,采用了一点匹配法和面匹配法。实现了网格模型、基于图像的模型在地形环境下的绘制。最后给出了坦克和虚拟人在地形环境中绘制的实验结果。该方法可应用于网络游戏、战场视景仿真、数字城市、电影制作等领域。
- 阎光伟
- 关键词：地形碰撞检测虚拟人
- 基于属性相似度的云分类器被引量：11
- 2005年
- 提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.
- 张国英沙芸余有明刘玉树
- 关键词：属性相似度云模型粒子群优化算法
- 模式识别中基于Boosting的特征筛选被引量：3
- 2004年
- 提出了一种基于Boosting的特征筛选算法.根据Boosting分类训练时的训练错误率、训练过程中错误率的收敛速度以及测试错误率确定特征影响因子;利用这些影响因子对待识别目标的特征进行排序,去除冗余特征,以降低特征空间的维数.对于筛选后保留的特征,根据其影响因子进行加权,以提高目标识别的准确率.用该方法可避免其它分类学习器训练时的过学习现象,生成的分类器模型小,识别速度快,适用于对特征不易确定的目标识别.
- 张国英沙芸刘玉树
- 关键词：模式识别
