检索结果-内蒙古大学图书馆

四川师范大学学报（自然科学版） 2012年第6期35卷 759-765页

作者：徐昌进陈大学贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 贵州财经大学数学与统计学院贵州贵阳550004 湖南工程学院理学院湖南湘潭411004

研究了一类简化的具有双时滞的生理模型.得到了该模型在正平衡点稳定的充分条件,通过选择两时滞的和τ为分支参数,得到了当时滞τ通过一系列的临界值时,Hopf分支产生,然后应用中心流形和正规型理论,得到了关于确定Hopf分支特性(例如Hop... 详细信息

研究了一类简化的具有双时滞的生理模型.得到了该模型在正平衡点稳定的充分条件,通过选择两时滞的和τ为分支参数,得到了当时滞τ通过一系列的临界值时,Hopf分支产生,然后应用中心流形和正规型理论,得到了关于确定Hopf分支特性(例如Hopf分支方向和分支周期解的稳定性以及Hopf分支周期解的周期等)的计算公式.最后进行数值模拟验证了所得结果的正确性.

关键词：时滞生理模型 Hopf分支稳定性周期解

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时标上具有阶段结构的三种群捕食系统的周期解

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经济数学 2013年第1期30卷 5-11页

作者：徐昌进贵州财经大学经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004

研究了时标上具有阶段结构的三种群捕食系统.运用时标上连续拓扑度定理,得到了系统存在周期解的充分条件.其研究方法使系统的连续时间情形和离散时间情形的周期解问题得到了统一,被广泛地应用来研究微分方程和差分方程的周期解的存在问题.

关键词：时标捕食系统周期解 Beddington-DeAngelis类功能反应 Holling IV类功能反应重合度

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基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

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科学技术与工程 2018年第23期18卷 252-256页

作者：徐松金龙文铜仁学院大数据学院铜仁554300 贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室贵阳550025

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性... 详细信息

针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。

关键词：灰狼优化算法收敛因子差分变异随机全局优化

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具有时滞和间接控制的捕食-被捕食模型的分支分析

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纯粹数学与应用数学 2012年第5期28卷 573-579页

作者：徐昌进张千宏贵州财经大学经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004

研究了一类具有时滞和间接控制的捕食-被捕食模型.选择时滞τ为分支参数,证实了系统在一定的时滞范围内是渐近稳定的.当时滞τ通过一系列的临界值时,Hopf分支产生,即当时滞τ通过某些临界值时,从平衡点处产生一簇周期解.最后,用数值模... 详细信息

研究了一类具有时滞和间接控制的捕食-被捕食模型.选择时滞τ为分支参数,证实了系统在一定的时滞范围内是渐近稳定的.当时滞τ通过一系列的临界值时,Hopf分支产生,即当时滞τ通过某些临界值时,从平衡点处产生一簇周期解.最后,用数值模拟验证了理论分析结果的正确性.

关键词：捕食-被捕食 Hopf分支稳定性间接控制

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基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测

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控制与决策 2012年第8期27卷 1265-1268,1272页

作者：龙文梁昔明龙祖强秦浩宇贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 衡阳师范学院物理与电子信息科学系湖南衡阳421008

提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数(RBF)神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RB... 详细信息

提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数(RBF)神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RBF网络结构和参数同时进行训练和优化,对网络节点数和参数进行混合编码.仿真实验结果表明该RBF网络具有较强的泛化能力.

关键词：径向基函数神经网络进化算法梯度下降法非线性时间序列预测

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一种动态的无标度网络模型

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四川师范大学学报（自然科学版） 2009年第6期32卷 839-842页

作者：贾秀丽蔡绍洪张芙蓉贵州大学物理系贵州贵阳550025 贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,... 详细信息

针对BA无标度网络模型模拟现实世界的局限性,同时参考其它扩展模型的结果,提出一种新模型,该模型包含新节点的加入和旧节点的删除,旧节点之间择优的再生连接和反择优的删除连接.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.分析结果表明该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1-3范围内,调节参数就可与现实中的许多复杂网络的幂律指数相吻合,因此,该模型更具有一般性.

关键词：复杂网络 BA模型度分布幂律指数无标度网络

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基于随机差分变异的改进鲸鱼优化算法

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中国科技论文 2018年第8期13卷 937-942页

作者：覃溪龙文广西科技大学鹿山学院广西柳州545616 贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室贵阳550025

针对基本鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)求解复杂问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于非线性调整控制参数和随机差分变异策略的改进鲸鱼优化算法(IWOA),设计了基于余弦函数非线性调... 详细信息

针对基本鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)求解复杂问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于非线性调整控制参数和随机差分变异策略的改进鲸鱼优化算法(IWOA),设计了基于余弦函数非线性调整控制参数的策略,以协调算法的探索和开发能力;随机选择个体与当前个体进行差分变异产生新个体以增强群体的多样性,减小陷入局部最优的概率。对6个标准测试函数进行仿真实验,结果表明,IWOA的寻优精度和收敛速度均有明显的提高。

关键词：鲸鱼优化算法随机差分变异非线性调整控制参数全局优化

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一类非线性差分方程系统解的性质(英文)

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四川师范大学学报（自然科学版） 2012年第4期35卷 505-509页

作者：张千宏杨利辉贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 贵州财经大学数学与统计学院贵州贵阳550004 湖南城市学院数学系湖南益阳413000

研究下列非线性差分方程系统解的全局性质xn+1=A+xn-1/yn,yn+1=B+yn-1/xn,n=0,1,…,其中,A,B∈(1,+∞),xi∈(0,+∞),yi∈(0,+∞),i=-1,0.特别地,利用差分方程的比较原理,证明了在满足一定的条件之下,系统的每一个正解是有界的.进一步分... 详细信息

研究下列非线性差分方程系统解的全局性质xn+1=A+xn-1/yn,yn+1=B+yn-1/xn,n=0,1,…,其中,A,B∈(1,+∞),xi∈(0,+∞),yi∈(0,+∞),i=-1,0.特别地,利用差分方程的比较原理,证明了在满足一定的条件之下,系统的每一个正解是有界的.进一步分别得到系统正平衡解的全局渐近稳定性以及正解振动的充分条件.所得结论推广了已有的相关结果.

关键词：差分方程有界性全局渐近稳定振动性

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面向西部财经高校计算机专业离散数学教学改革探讨

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科技信息 2013年第15期 226-226,286页

作者：龙文贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004

西部地区信息产业快速发展,计算机专业人才需求越来越迫切。"离散数学"课程是计算机专业的一门核心课程,其特点是概念多、抽象化程度高和偏理论。针对西部财经类高校计算机专业"离散数学"教学现状及存在的问题,结... 详细信息

西部地区信息产业快速发展,计算机专业人才需求越来越迫切。"离散数学"课程是计算机专业的一门核心课程,其特点是概念多、抽象化程度高和偏理论。针对西部财经类高校计算机专业"离散数学"教学现状及存在的问题,结合贵州财经大学信息学院的实际情况,总结"离散数学"课程教学改革的探索与经验。

关键词：教学改革财经高校计算机专业离散数学

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基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 562-568页

作者：杨秀璋武帅任天舒廖文婧项美玉于小民刘建义陈登建贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州财经大学大数据应用与经济学院(贵阳大数据金融学院) 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

传统图像识别和深度学习模型较难检测复杂环境下的车牌,其场景适用性和精确率较低,从而严重威胁交通安全,影响智慧交通发展。基于此,文中提出了一种基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法。首先,结合目标图像的平均灰度值,利用AC... 详细信息

传统图像识别和深度学习模型较难检测复杂环境下的车牌,其场景适用性和精确率较低,从而严重威胁交通安全,影响智慧交通发展。基于此,文中提出了一种基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法。首先,结合目标图像的平均灰度值,利用ACE算法和暗通道先验去雾算法对复杂环境下的车牌数据集进行图像增强;然后提出了一种融合色彩关键特征和波峰关键特征的车牌区域定位算法,通过8个核心步骤有效定位复杂环境下车牌的区域;最后构建五层卷积神经网络的模型,以实现车牌字符识别。实验结果表明,所提算法能有效识别复杂环境下行驶车辆的车牌,该算法在复杂环境车牌区域定位的精确率为86.04%,召回率为82.60%,F 1值为84.29%,其F 1值比传统图像处理算法提升了47.29%,比SSD算法提升了24.73%,比YOLO算法提升了26.37%,比YOLOv3提升了17.15%。同时,所提方法的时间复杂度较低,属于一种轻量级的车牌识别方法,能消除噪声并实现车牌字符识别,具有一定的应用前景和实用价值,也将为智慧交通的研究提供理论基础。

关键词：车牌识别图像增强深度学习复杂环境智慧交通

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