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基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算
被引量:
4
1
作者
郭广颂
文振华
郝国生
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期309-318,共10页
个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模...
个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.
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关键词
灰支持向量回归机
隐式性能指标
交互
适应值预测
集合进化
原文传递
基于迁移学习灰支持向量回归机的交互式进化计算
被引量:
2
2
作者
郭广颂
高海荣
张勇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期2399-2408,共10页
针对机器感知评价和种群进化,提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略.通过共享用户已评价个体适应值学习模型与部分未评价个体适应值学习模型,实现知识模型差异最小化.建立具有迁移学习能力的灰支持向量...
针对机器感知评价和种群进化,提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略.通过共享用户已评价个体适应值学习模型与部分未评价个体适应值学习模型,实现知识模型差异最小化.建立具有迁移学习能力的灰支持向量回归机模型,预测未评价个体适应值.基于聚类子集计算个体平均距离,并设计选择算子和交叉算子,扩大子代搜索区域,增强种群多样性.基于上述策略,采用NSGA-II范式实现交互式进化计算.最后,分析算法时间复杂度,表明算法可提高评价精度,并克服局部收敛问题.将该算法应用于室内灯光调色问题,验证所提出方法的有效性.
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关键词
迁移学习
灰支持向量回归机
交互
聚类进化算法
非被占优解排序遗传算法Ⅱ
原文传递
题名
基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算
被引量:
4
1
作者
郭广颂
文振华
郝国生
机构
郑州航空工业管理学院智能工程学院
江苏师范大学计算机科学与技术学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期309-318,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61673196)
航空科学基金项目(2018ZD55008)
河南省高等学校重点科研项目(18A120012).
文摘
个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.
关键词
灰支持向量回归机
隐式性能指标
交互
适应值预测
集合进化
Keywords
grey support vector regression(GSVR)
tacit indices
interactive
forecasting fitness
set-based evolution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
基于迁移学习灰支持向量回归机的交互式进化计算
被引量:
2
2
作者
郭广颂
高海荣
张勇
机构
郑州航空工业管理学院智能工程学院
山东交通职业学院交通工程系
中国矿业大学信息与控制工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期2399-2408,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61876185)
河南省重点研发与推广专项(212102210491)。
文摘
针对机器感知评价和种群进化,提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略.通过共享用户已评价个体适应值学习模型与部分未评价个体适应值学习模型,实现知识模型差异最小化.建立具有迁移学习能力的灰支持向量回归机模型,预测未评价个体适应值.基于聚类子集计算个体平均距离,并设计选择算子和交叉算子,扩大子代搜索区域,增强种群多样性.基于上述策略,采用NSGA-II范式实现交互式进化计算.最后,分析算法时间复杂度,表明算法可提高评价精度,并克服局部收敛问题.将该算法应用于室内灯光调色问题,验证所提出方法的有效性.
关键词
迁移学习
灰支持向量回归机
交互
聚类进化算法
非被占优解排序遗传算法Ⅱ
Keywords
transfer learning
grey support vector regression
interactive
clustering evolutional algorithm
NSGA-II
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算
郭广颂
文振华
郝国生
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
原文传递
2
基于迁移学习灰支持向量回归机的交互式进化计算
郭广颂
高海荣
张勇
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
原文传递
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