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江西省研究生创新基金(YC07A073)

作品数:7 被引量:17H指数:3
相关作者:潘伟丰张文生李康顺李元香徐红伟更多>>
相关机构:江西理工大学武汉大学中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金:江西省研究生创新基金国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 4篇演化算法
  • 2篇硬件
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇聚类
  • 2篇空间数据
  • 2篇基因表达式
  • 2篇基因表达式程...
  • 2篇GEP
  • 2篇程序设计
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标演化算...
  • 1篇多目标优化
  • 1篇演化硬件
  • 1篇优化算法
  • 1篇数据聚类
  • 1篇算子
  • 1篇统计分析
  • 1篇图像
  • 1篇图像边缘
  • 1篇图像边缘检测

机构

  • 7篇江西理工大学
  • 5篇武汉大学
  • 3篇中国科学院自...
  • 1篇上海大学

作者

  • 5篇潘伟丰
  • 3篇李康顺
  • 3篇张文生
  • 2篇李元香
  • 2篇徐红伟
  • 2篇朱志敏
  • 1篇任克强
  • 1篇黄学雨
  • 1篇兰小机
  • 1篇刘琮
  • 1篇季冰川
  • 1篇张金柱
  • 1篇梁九生
  • 1篇王峰
  • 1篇苏建强

传媒

  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇计算机与信息...

年份

  • 1篇2009
  • 6篇2008
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于多目标演化算法的序列密钥生成方法被引量:3
2008年
将评价密钥流随机性的2个指标作为多目标演化算法的2个优化目标,提出了一种基于多目标演化算法的序列密钥生成方法——MOEASEP。由于该算法基于演化算子的随机特性和多目标演化算法的特点,其生成的密钥流具有高随机性、混沌性和长周期性。实验结果亦表明,利用该方法产生的序列密钥具有良好的性能。
李康顺潘伟丰张文生李元香
关键词:流密码多目标优化演化算法
硬件化演化算法在函数优化上的运用
2008年
针对用软件实现的演化算法普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等特点,这里使用基于Altera公司的CycloneⅡ型号的FPGA,及用VHDL实现一种比较先进的演化算法,并详细给出硬件实现的一体化操作和仿真步骤,从演化算法的软件实现到演化算法的硬件化;以及用此硬件化演化算法求解一些函数的优化问题。实验结果表明,用这种硬件化的演化算法可以大大提高演化算法的运算速度、同时收敛速度快、效果好,为演化算法在实时场合的运用提供了一种可能性。
张金柱朱志敏潘伟丰
关键词:演化算法函数优化FPGAVHDL
基于DM642的图像边缘检测算法的研究被引量:1
2008年
针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点,本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台,DSP/BIOS为实时操作系统,利用CCS开发环境来构建应用程序;并通过摄像头提取视频序列,实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。
任克强朱志敏
关键词:DM642SOBEL算子图像边缘检测
基于统计分析和停滞速度的GEP自动建模被引量:5
2008年
介绍了基因表达式程序设计的基本原理,并针对经典GEP算法存在的不足提出了一种基于统计分析和停滞速度的改进GEP算法——SACVGEP。其特点在于:用重复体统计的方法改进了初始种群的生成;提出停滞速度概念;引入了动态变异算子。最后,将该算法用于求解复杂函数自动建模并与传统方法、神经网络方法、经典GEP方法等进行比较。实验结果表明,用此方法建立的模型比传统方法、神经网络方法、经典GEP等方法具有更好的性能。
李康顺潘伟丰张文生王峰
关键词:基因表达式程序设计统计分析
一种基于GEP的演化硬件复杂电路优化算法被引量:6
2008年
演化硬件是近年来新兴的研究热点,它是演化算法和可编程逻辑器件相结合而形成的硬件设计新方法。在演化硬件中门电路的优化设计是一个重要的研究领域。提出一种新的基于基因表达式程序设计(GEP)的算法来进行复杂优化电路的设计,通过仿真实验表明,该算法不仅收敛速度快,而且还能利用该算法优化大规模的门电路,克服了传统优化方法的求解速度慢甚至不收敛等缺点。该算法较传统的电路优化方法更简单、更高效。
李康顺梁九生张文生李元香
关键词:基因表达式程序设计演化硬件
基于改进演化算法的空间数据聚类方法被引量:2
2008年
分析空间数据的特点和用常规方法进行空间数据聚类分析的难点与不足,提出一种基于改进的演化算法空间数据聚类方法——SDCEA。解决用传统方法进行空间数据聚类分析时存在的问题,增强聚类分析方法的灵活性和有效性。实验结果表明,对于空间数据的聚类分析问题,该算法具有很好的性能。
兰小机徐红伟潘伟丰苏建强
关键词:空间数据数据挖掘演化算法聚类
一种求解空间数据聚类的粒子动力学演化算法被引量:1
2009年
从空间数据挖掘的基本概念出发,阐述了空间数据的特点及空间数据挖掘的常规方法,分析了用常规方法进行数据挖掘的不足,提出了一种求解空间数据聚类的粒子动力学演化算法——SDCPDEA。该方法有效地避免了用常规方法进行空间数据聚类时的缺陷,增强了聚类分析方法的灵活性和有效性。实验结果表明,对于空间数据的聚类分析问题,该算法具有很好的性能。
黄学雨季冰川潘伟丰刘琮徐红伟
关键词:空间数据数据挖掘聚类
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