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基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法
1
作者
薛明
王鹏
童向荣
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第3期634-648,共15页
随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络...
随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络的学习特性与二元质量指标的优化特性来增强种群在不规则Pareto前沿的收敛压力。首先,设计了一种增强的生长型神经气网络,该网络利用Pareto最优前沿的拓扑信息指导种群向Pareto最优前沿方向收敛。然后,提出了一种联合度量指标以配合Pareto支配信息来综合评价个体的收敛性。最后,提出一种基于自适应参考点的环境选择增强种群在高维目标空间的多样性。为验证所提算法的性能,在DTLZ和WFG基准问题集中的44个不规则高维多目标优化问题与5种先进的高维多目标进化算法进行对比实验。实验结果表明,所提出的基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法的整体性能优于对比算法。
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关键词
多目标优化
多目标进化算法
度量指标
不规则Pareto前沿
生长型神经气
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职称材料
点云重构三角网格的生长型神经气算法
被引量:
4
2
作者
曾锋
杨通
姚山
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期651-662,共12页
为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持...
为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持网格的拓扑有效性.网络学习过程中动态更新三角片结构,且在孔洞修复阶段扩大近邻查找范围,连接近邻节点中的边界点,直到网格收敛,最终得到正确的欧拉示性数.算例表明,改进的算法对带噪声点云具有鲁棒性,可根据非均匀点云的分布自动调整网格密度,且能重构具有复杂拓扑结构的曲面.重构的三角网格对曲面逼近精度较高,网格出度均匀,三角形近似等边.
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关键词
点云
生长型神经气
算法
三角网格
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职称材料
混沌系统辨识的一种新的生长型神经气方法
被引量:
2
3
作者
沈辉
胡德文
温熙森
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期401-405,共5页
在自组织神经网络基础上 ,根据生物群落自然增长的机制 ,提出了一种新的生长型神经气的自组织算法 ,用于混沌系统的自组织辨识 .该算法在学习样本的激励下能够动态地增加神经元 ,避免某些神经元可能出现的欠训练现象 ,从而极大地提高了...
在自组织神经网络基础上 ,根据生物群落自然增长的机制 ,提出了一种新的生长型神经气的自组织算法 ,用于混沌系统的自组织辨识 .该算法在学习样本的激励下能够动态地增加神经元 ,避免某些神经元可能出现的欠训练现象 ,从而极大地提高了网络整体训练的速度 .最后以 L
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关键词
神经
网络
混沌系统
系统辨识
生长型神经气
方法
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职称材料
一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法
被引量:
14
4
作者
王修君
沈鸿
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1277-1285,共9页
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种...
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性.
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关键词
学习
型
矢量量化(LVQ)
生长型神经气
(GNG)
学习误差
类间距离
学习概率
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职称材料
聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯
5
作者
杜同春
王波
+2 位作者
程浩然
罗乐
曾能民
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期538-545,共8页
该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类...
该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。
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关键词
交通信号灯协同控制
集中训练分散执行
强化学习智能体聚类
生长型神经气
深度循环Q网络
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职称材料
基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法
被引量:
8
6
作者
钱晓明
王鑫豪
楼佩煌
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3220-3225,共6页
汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型...
汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。
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关键词
输送装备
故障预警
生长型神经气
聚类算法
改进回归模
型
最小二乘法支持向量机
汽车总装
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职称材料
题名
基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法
1
作者
薛明
王鹏
童向荣
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第3期634-648,共15页
基金
国家自然科学基金(62072392,61972360,62103350)
山东省重大科技创新工程项目(2019522Y020131)
+1 种基金
山东省自然科学基金(ZR2020QF113,ZR2020QF046)
烟台市重点实验室:高端海洋工程装备智能技术。
文摘
随着对高维多目标优化问题的深入研究,带有不规则Pareto前沿的高维多目标优化问题因其复杂的Pareto前沿分布,给现有方法的求解带来了挑战。针对上述问题,提出一种基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法,该算法综合生长型神经气网络的学习特性与二元质量指标的优化特性来增强种群在不规则Pareto前沿的收敛压力。首先,设计了一种增强的生长型神经气网络,该网络利用Pareto最优前沿的拓扑信息指导种群向Pareto最优前沿方向收敛。然后,提出了一种联合度量指标以配合Pareto支配信息来综合评价个体的收敛性。最后,提出一种基于自适应参考点的环境选择增强种群在高维目标空间的多样性。为验证所提算法的性能,在DTLZ和WFG基准问题集中的44个不规则高维多目标优化问题与5种先进的高维多目标进化算法进行对比实验。实验结果表明,所提出的基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法的整体性能优于对比算法。
关键词
多目标优化
多目标进化算法
度量指标
不规则Pareto前沿
生长型神经气
Keywords
multi-objective optimization
multi-objective evolutionary algorithm
metric index
irregular Pareto front
growing neural gas
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
点云重构三角网格的生长型神经气算法
被引量:
4
2
作者
曾锋
杨通
姚山
机构
嘉应学院计算机学院
三束材料改性教育部重点实验室(大连理工大学)
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期651-662,共12页
基金
广东高校优秀青年创新人才培养计划(LYM10121)
文摘
为克服点云噪声、不均匀分布和复杂拓扑结构对三角网格重构的限制,改进了生长型神经气重构算法.以样本在网格局部投影作为神经元插入判据,自适应调节网格增长速度,保持几何变换与拓扑变换的协调.利用非流形边检测机制删除冗余连接,保持网格的拓扑有效性.网络学习过程中动态更新三角片结构,且在孔洞修复阶段扩大近邻查找范围,连接近邻节点中的边界点,直到网格收敛,最终得到正确的欧拉示性数.算例表明,改进的算法对带噪声点云具有鲁棒性,可根据非均匀点云的分布自动调整网格密度,且能重构具有复杂拓扑结构的曲面.重构的三角网格对曲面逼近精度较高,网格出度均匀,三角形近似等边.
关键词
点云
生长型神经气
算法
三角网格
Keywords
point cloud
growing neural gas algorithm
triangular mesh
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
混沌系统辨识的一种新的生长型神经气方法
被引量:
2
3
作者
沈辉
胡德文
温熙森
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第3期401-405,共5页
基金
国家自然科学基金!( 597750 2 5)
高等学校骨干教师计划项目资助课题
文摘
在自组织神经网络基础上 ,根据生物群落自然增长的机制 ,提出了一种新的生长型神经气的自组织算法 ,用于混沌系统的自组织辨识 .该算法在学习样本的激励下能够动态地增加神经元 ,避免某些神经元可能出现的欠训练现象 ,从而极大地提高了网络整体训练的速度 .最后以 L
关键词
神经
网络
混沌系统
系统辨识
生长型神经气
方法
Keywords
Identification (control systems)
Learning algorithms
Neural networks
Nonlinear systems
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法
被引量:
14
4
作者
王修君
沈鸿
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1277-1285,共9页
文摘
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性.
关键词
学习
型
矢量量化(LVQ)
生长型神经气
(GNG)
学习误差
类间距离
学习概率
Keywords
learning vector quantification
growing neural gas
learning error
inter-class distance
learning probability
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯
5
作者
杜同春
王波
程浩然
罗乐
曾能民
机构
安徽师范大学计算机与信息学院
哈尔滨工程大学经济管理学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期538-545,共8页
文摘
该文提出一种适用于多路口交通灯实时控制的多智能体深度循环Q-网络(MADRQN),目的是提高多个路口的联合控制效果。该方法将交通灯控制建模成马尔可夫决策过程,将每个路口的控制器作为智能体,根据位置和观测信息对智能体聚类,然后在聚类内部进行信息共享和中心化训练,并在每个训练过程结束时将评价值最高的值函数网络参数分享给其它智能体。在城市交通仿真软件(SUMO)下的仿真实验结果表明,所提方法能够减少通信的数据量,使得智能体之间的信息共享和中心化训练更加可行和高效,车辆平均等待时长少于当前最优的基于多智能体深度强化学习的交通灯控制方法,能够有效地缓解交通拥堵。
关键词
交通信号灯协同控制
集中训练分散执行
强化学习智能体聚类
生长型神经气
深度循环Q网络
Keywords
Traffic light cooperative control
Centralized training with decentralized execution
Reinforcement learning agent cluster
Growing neural gas
Deep recurrent Q-network
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法
被引量:
8
6
作者
钱晓明
王鑫豪
楼佩煌
机构
南京航空航天大学机电学院
南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3220-3225,共6页
基金
江苏省重点研发计划资助项目(BE2016004-3)
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(kfjj20180517)~~
文摘
汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。
关键词
输送装备
故障预警
生长型神经气
聚类算法
改进回归模
型
最小二乘法支持向量机
汽车总装
Keywords
conveying equipment
fault warning
growing neural gas clustering algorithm
improved regression model least square-support vector machines
automobile assembly
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强生长型神经气的高维多目标进化算法
薛明
王鹏
童向荣
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
点云重构三角网格的生长型神经气算法
曾锋
杨通
姚山
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
3
混沌系统辨识的一种新的生长型神经气方法
沈辉
胡德文
温熙森
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
2
下载PDF
职称材料
4
一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法
王修君
沈鸿
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
14
下载PDF
职称材料
5
聚类与信息共享的多智能体深度强化学习协同控制交通灯
杜同春
王波
程浩然
罗乐
曾能民
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
6
基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法
钱晓明
王鑫豪
楼佩煌
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
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