检索结果-内蒙古大学图书馆

西南师范大学学报（自然科学版） 2013年第6期38卷 35-41页

作者：余孝军罗玲玲王双贵州财经大学数学与统计学院贵阳550004 贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004

运用进化博弈理论研究交通安全问题,构建交通出行者群体之间以及交通出行者群体与交通管理部门之间的博弈模型及其复制动态方程,并对复制动态方程做了分析与讨论,得到了博弈模型中各博弈方的进化稳定策略,并根据所提出的博弈模型,提出... 详细信息

运用进化博弈理论研究交通安全问题,构建交通出行者群体之间以及交通出行者群体与交通管理部门之间的博弈模型及其复制动态方程,并对复制动态方程做了分析与讨论,得到了博弈模型中各博弈方的进化稳定策略,并根据所提出的博弈模型,提出了减少我国交通安全事故的合理性建议.

关键词：交通安全进化博弈复制动态方程进化稳定策略

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改进的鲸鱼优化算法及其在烧结配料中的应用

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中南大学学报（自然科学版） 2020年第1期51卷 103-111页

作者：伍铁斌朱红求龙文李勇刚刘云连湖南人文科技学院能源与机电工程学院湖南娄底417000 中南大学自动化学院湖南长沙410083 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550025

针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部... 详细信息

针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部最优的概率。通过10个标准测试函数验证改进的鲸鱼算法IWOA的有效性。研究结果表明:IWOA具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点;将IWOA算法应用于钢铁烧结的配料过程,有效降低了配料过程的成本。

关键词：鲸鱼优化算法指数函数旋转操作变异烧结配料

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一种基于水族濒危文字的图像增强及识别方法

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计算机科学 2019年第S11期46卷 324-328页

作者：杨秀璋夏换于小民贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

随着图形图像处理技术的迅速发展,图像增强及识别方法已广泛应用于各行各业。在此基础上,文字识别技术也取得了极大的进步。针对水族文字笔触随意、字形多变、噪声较多等问题,文中提出了一种改进的图像增强及识别方法。通过中值滤波算... 详细信息

随着图形图像处理技术的迅速发展,图像增强及识别方法已广泛应用于各行各业。在此基础上,文字识别技术也取得了极大的进步。针对水族文字笔触随意、字形多变、噪声较多等问题,文中提出了一种改进的图像增强及识别方法。通过中值滤波算法降低图像噪声,利用直方图均衡化方法增强图像对比度,再经过二值化处理提取图像中的目标轮廓,通过腐蚀膨胀处理细化和扩张背景,最后采用改进的文字提取算法凸显水族文字,采用Sobel算子提取水族文字边缘,并对其进行仿真对比实验。实验结果表明,该方法有效地降低了图像噪声,准确地提取出了水族文字轮廓,可以应用于民族文字提取及识别、文物修复、图像增强等领域,对保护民族文物遗产、弘扬少数民族传统文化具有重要意义。

关键词：图像增强图像识别水族文字识别直方图均衡化文字提取

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基于文本挖掘和决策树分析的中国手游产业发展研究

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计算机科学 2020年第S01期47卷 530-534页

作者：朱涤尘夏换杨秀璋于小民张亚成武帅贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

针对中国传统的手游产业发展存在主题识别不精准,缺乏利用数据挖掘和可视化分析方法等问题,文中提出了一种基于文本挖掘和决策树(Desision Tree)分析的中国手游产业发展研究方法,从多方面分析了影响手游收入和热度的因素,从多个角度评... 详细信息

针对中国传统的手游产业发展存在主题识别不精准,缺乏利用数据挖掘和可视化分析方法等问题,文中提出了一种基于文本挖掘和决策树(Desision Tree)分析的中国手游产业发展研究方法,从多方面分析了影响手游收入和热度的因素,从多个角度评估了手游产业的特性,研究其收入与可视化程度、游戏类型、文化背景和国际化指标的关系。文中采用Python语言进行了详细的实验,分析了开发厂商和所在地科技创新指数的关系,挖掘出智能化推荐热度和耐玩度较高的手游。实验结果表明,该算法具有一定的理论意义和研究价值,可以应用于手游市场分析、新游评测和手游推荐等领域,同时能优化中国手游产业市场,为手游市场的发展提供助力。

关键词：中国手游市场文本挖掘决策树分析数据分析 Python

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基于多视图融合的论文自动分类方法研究

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现代电子技术 2020年第8期43卷 120-124页

作者：杨秀璋夏换于小民杨琪汪瑜斌贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550025

为科研工作者精准推荐所需的学术论文,从而节约检索时间和精力,提高科研效率,并进一步提升论文自动分类的准确度。该文在传统单视图论文分类基础上,提出了一种基于多视图融合的论文自动分类方法,考虑论文标题、关键词、摘要三个视图的... 详细信息

为科研工作者精准推荐所需的学术论文,从而节约检索时间和精力,提高科研效率,并进一步提升论文自动分类的准确度。该文在传统单视图论文分类基础上,提出了一种基于多视图融合的论文自动分类方法,考虑论文标题、关键词、摘要三个视图的互补性和协调性,实现对海量论文的自动分类。文中抓取了中国知网9个主题的1 710篇论文作为实验语料,并构建决策树、K最近邻、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类器进行实验。结果表明,基于多视图融合的论文分类方法在准确率、召回率和F值上都有所提升,优于单视图的论文分类方法,且可以为论文自动分类、推荐系统、文本挖掘提供有效支撑,具有一定的应用前景和实用价值。

关键词：论文自动分类多视图融合数据处理语料获取智能推荐文本挖掘

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基于平面镜反射成像学习的海洋捕食者算法及特征选择

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计算机应用研究 2023年第2期40卷 394-398,444页

作者：徐明龙文羊洋贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度... 详细信息

针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面,该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略,从而加快算法的收敛速度;另一方面,在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略,从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优,结果表明,该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题,结果表明,该算法能有效去除冗余特征,提高数据分类的准确度。通过以上对比实验,显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。

关键词：海洋捕食者算法平面镜反射成像学习函数优化特征选择

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结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法

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现代电子技术 2020年第1期43卷 28-30页

作者：唐斌龙文唐瑞雪贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550025

针对暗原色去雾后图像偏暗的问题,提出一种基于结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法。假设图像的最大值作为全局大气光强的初始值,然后使用高斯滤波获取分块图像的局部大气光强,使用最小值滤波获取分块图像的局部透射率。最后使... 详细信息

针对暗原色去雾后图像偏暗的问题,提出一种基于结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法。假设图像的最大值作为全局大气光强的初始值,然后使用高斯滤波获取分块图像的局部大气光强,使用最小值滤波获取分块图像的局部透射率。最后使用导向滤波分别对大气光强和透射率再次细化以处理分块后图像的边界跳跃问题。实验测试结果表明,所提算法去雾后的图像明亮度较高,视觉效果自然。

关键词：图像去雾高斯滤波导向滤波最小值滤波去雾效果分析大气光强估算

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Arneodo混沌动力系统的时滞反馈控制

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西南大学学报（自然科学版） 2013年第3期35卷 1-8页

作者：徐昌进贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004 贵州财经大学数学与统计学院贵阳550004

运用时滞反馈控制方法研究了一类Arneodo混沌动力系统,分析了该系统的可控性、稳定性及局部Hopf分支.最后进行了计算机模拟实验,并给出了简单的结论.

关键词： Arneodo系统混沌稳定性 Hopf分支

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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法

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计算机科学 2020年第2期47卷 206-212页

作者：徐明焦建军龙文贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logisti... 详细信息

针对标准正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法(LS-SCA)。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优;最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。

关键词：正弦余弦算法非线性转换参数随机差分变异 Logistic模型神经网络

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解决高维优化和特征选择的多策略改进正弦余弦算法

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科学技术与工程 2023年第13期23卷 5632-5640页

作者：徐明羊洋龙文贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数... 详细信息

针对基本正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)求解高维复杂优化问题时存在精度低、收敛慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的SCA(improved sine cosine algorithm,iSCA)。首先,该算法设计出一种基于倒S形函数的非线性转换参数规则替代原有线性策略,从而实现从全局搜索到局部搜索的良好过渡;其次,嵌入个体历史最佳信息修改位置搜索方程以指导寻优过程,进一步改善算法的解精度和加快收敛;最后,引入翻筋斗觅食机制生成新的位置以增加群体多样性,从而降低算法陷入局部最优的概率。选取10个高维基准测试函数、10个UCI高维数据集和2个风电机组故障数据集进行仿真实验,并与基本SCA、MSCA(memoryguided SCA)和I-GWO(improved grey wolf optimizer)算法比较,结果表明,iSCA算法在精度和收敛指标上均优于其他比较方法。

关键词：正弦余弦算法高维优化问题翻筋斗觅食机制特征选择

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