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四川省青年软件创新工程基金(2007aa028)

作品数:3 被引量:17H指数:3
相关作者:吴江李太勇刘洋洋唐常杰姜玥更多>>
相关机构:西南财经大学四川大学西南民族大学更多>>
发文基金:四川省青年软件创新工程基金国家自然科学基金“十一五”国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇基因表达式
  • 3篇基因表达式编...
  • 3篇编程
  • 1篇多目标优化
  • 1篇多样性
  • 1篇遗传算子
  • 1篇算子
  • 1篇稀有类
  • 1篇小生境
  • 1篇进化策略
  • 1篇基因表达式编...
  • 1篇基于基因表达...
  • 1篇函数挖掘
  • 1篇编程算法

机构

  • 3篇西南财经大学
  • 2篇四川大学
  • 1篇西南民族大学

作者

  • 3篇李太勇
  • 3篇吴江
  • 2篇刘洋洋
  • 2篇唐常杰
  • 1篇罗谦
  • 1篇李自力
  • 1篇邱江涛
  • 1篇李生智
  • 1篇姜玥

传媒

  • 2篇吉林大学学报...
  • 1篇四川大学学报...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于多样化进化策略的基因表达式编程算法被引量:7
2010年
针对传统GEP(Gene Expression Programming)算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法(DS-GEP:Gene Expression Programming based on diversified develop-ment strategy)。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。
吴江李太勇姜玥李自力刘洋洋
关键词:基因表达式编程多样性遗传算子函数挖掘
基于小生境基因表达式编程的多模函数优化被引量:5
2009年
为了解决传统基因表达式编程(GEP)无法发现多模函数的所有最优解的问题,将小生境概念引入到基因表达式编程中。分析了传统GEP算法在多模函数优化方面的不足,提出了小生境半径的自适应调整策略AMNR,提出了基于小生境基因表达式编程的多模函数优化算法NGEP-MFO,扩展了传统GEP的应用领域。实验表明,相对于传统GEP,NGEP-MFO能大幅提高发现所有最优解的成功率和判定最优解的准确度。
李太勇唐常杰吴江罗谦李生智邱江涛
关键词:基因表达式编程小生境多目标优化
基于基因表达式编程的代价敏感分类算法被引量:5
2009年
针对传统分类算法在稀有类上的分类效果不佳,通过引进代价矩阵,改进了基因表达式编程的适应度函数,提出了一种基于基因表达式编程的代价敏感分类(CSC-GEP:Cost-Sensitive Classification-Gene ExpressionProgramming)算法,并在UCI数据集上对该算法进行了实验。实验结果表明,CSC-GEP的召回率、精度和F-度量值较C4.5分类器分别提高了7.07%,2.89%,5.12%,证明了CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。
吴江李太勇刘洋洋唐常杰
关键词:稀有类基因表达式编程
共1页<1>
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