教育部人文社会科学研究基金(11YJAZH118)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
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- 相关领域：理学天文地球经济管理更多>>
- 进化图论在知识型企业组织结构设计中的应用被引量：1
- 2013年
- 在进化图论的框架下,运用命名为"动态链接"的更新规则来计算空间结构为环路的种群中某突变个体的固定概率,并结合相关理论来分析知识型企业组织结构的合理设计。对不同类型的组织结构模式作进化图进行仿真并做了比较分析,得出的结论是具有环路性质的无边界组织结构是更合理的知识型企业组织结构。这使得进化图论的应用扩展到了经济学。
- 张京友张培爱钟海萍
- 关键词：环路适合度
- 原对偶遗传与蚁群算法的融合被引量：2
- 2012年
- 原对偶遗传算法(PDGA)较好地保持了种群的多样性和较强的稳定性,改善了在搜索空间里的搜索能力,使搜索更为有效,但没有利用系统中的反馈信息,导致无为的冗余迭代,求解效率不高。而蚁群算法是通过信息素的累积和更新来收敛于最优路径,具有分布、并行、全局收敛能力,但是搜索初期信息素匮乏,导致算法速度慢。通过将两种算法进行融合,克服两种算法各自的缺陷,优势互补,形成一种全局寻优性能好,稳定性强,效率高的启发式算法,通过仿真计算,表明融合算法的性能优于遗传算法,原对偶遗传算法和蚁群算法。
- 钟海萍张培爱张京友余隆鹰
- 关键词：遗传算法蚁群算法
- 环路的平均固定时间研究
- 2015年
- 进化图可以动态刻画一个种群的动态演化,定置概率描述进入种群的新突变体占据整个种群的概率,而平均固定时间反映了该种群的平均进化速度.本文研究了环路的平均固定时间.在种群个体数量很大的情况下,给出了环路上单个突变体的平均固定时间及其性质.当相对适应度01时,随着r的增加,环路的固定概率增加了,而平均固定时间却减少了.
- 张培爱
- 关键词：环路
- 多任务Lasso回归法在恒星光谱物理参量估计中的应用被引量：4
- 2015年
- 多任务学习方法在机器学习、计算机视觉、人工智能领域已得到广泛关注,利用任务间的相关性,将多个任务同时学习的效果优于每个任务单独学习的情况.采用多任务Lasso回归法(Multi-task Lasso Regression)用于恒星光谱物理参量的估计,不仅可以获取不同物理参量间的共同的特征信息,而且也可以很好地保留不同物理参量的特有的补充信息.使用恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中的光谱数据和美国大型巡天项目Sloan发布的SDSS实测光谱数据进行实验,模型估算精度优于相关文献中的方法,特别是对重力加速度(lg g)和化学丰度([Fe/H])的估计.实验中通过改变光谱的分辨率,施加不同信噪比(SNR)的噪声,来说明模型的稳定性强.结果表明,模型精度受光谱分辨率和噪声的影响,但噪声对其影响更大,可见,多任务Lasso回归法不仅操作简便,稳定性强,而且也提高了模型的整体预测精度.
- 常丽娜张培爱
