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勾股模糊粗糙集及其在多属性决策中的应用被引量：13: 2016年; 最近,许多粗糙集模型的扩展模型相继被提出.同时,基于双论域的粗糙集模型受到了越来越多的关注,并应用到实际的决策问题之中.通过结合经典粗糙集和勾股模糊关系,本文提出了一种新的模糊粗糙集叫做勾股模糊粗糙集.我们给出了勾股模糊粗糙集的定义,同时也讨论了勾股模糊粗糙集的若干性质.为了研究实际决策问题,我们给出了双论域上的勾股模糊粗糙集模型,为粗糙集在多属性决策问题中的应用提供了新的手段与方法.最后,通过一个职业测评的例子说明了本文提出的方法在多属性决策中的有效性.本文提出的方法充分利用了模糊集与粗糙集在不确定决策中的优势,为决策者提供了有价值的决策模型.; 张超李德玉; 关键词：粗糙集多属性决策职业测评

基于改进蝙蝠算法的混合整数规划问题被引量：3: 2017年; 针对非线性混合整数规划问题,提出了一种改进的蝙蝠算法.构造出一种自适应调整的局部搜索步长,同时对整数变量采用单位步长搜索,以此逐步提高蝙蝠算法的局部开发能力;引入自然选择原理,平衡改进蝙蝠算法的全局搜索能力;初始一个可行解,保证算法的正确搜索方向.通过13个常见的测试函数测试结果表明,改进的蝙蝠算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面都不亚于改进的粒子群算法.; 赵乃刚李勇; 关键词：自然选择

非线性混合整数规划的简化二阶震荡粒子群混合算法被引量：1: 2017年; 为了求解整数约束和混合整数约束优化问题,提出了简化二阶震荡粒子群优化算法.在二阶震荡粒子群算法的基础上,对更新过程进行简化,使得迭代方程由原来的二阶降成一阶,粒子的搜索过程更为简单高效,便于搜索和寻优;引入了平均个体最优位置,使得所有粒子的有效信息被充分利用;对不满足约束条件的粒子重新生成,从而加快算法的收敛速度;为了防止算法的早熟收敛现象,提出了"优胜劣汰"的更新机制.最后,为了验证算法求解整数和混合整数优化问题的可行性和有效性,将简化二阶震荡粒子群混合算法对16个测试函数进行了测试并与其他三种算法比较.实验结果表明,本文算法在精确度和成功率方面有明显的提高.; 赵乃刚赵佳鑫; 关键词：粒子群算法

组合粗尺度异质性和细尺度匀质性的像元交换算法用于超分辨率制图: 2016年; 空间依赖性的刻画对超分辨率制图方法起着关键作用。根据观察及实验,粗尺度空间能更好地刻画空间地物异质性,同时细尺度空间能更好地刻画空间地物的匀质性。因此提出了一种结合粗尺度空间异质性和细尺度空间匀质性的像元交换算法用于超分辨率制图。提出的基于组合粗尺度异质性和细尺度匀质性的空间依赖性度量能更好地刻画复杂地物环境。在合成影像上的实验结果验证了提出的算法能在保持分数信息不变的前提下获得更高的制图精度。; 胡建龙李德玉白鹤祥; 关键词：匀质性

基于二次飞行和随机扰动的改进蝙蝠算法被引量：5: 2017年; 针对基本蝙蝠算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了二次飞行和随机扰动的改进策略.每只蝙蝠对自身位置进行随机扰动后,对上代速度采用自适应学习权重,使蝙蝠能够趋好避坏地进行飞行搜索;为了保证种群多样性,对种群中最差的一部分蝙蝠进行惩罚,舍弃对上代速度的学习,进行二次飞行搜索,提高算法的全局搜索能力.通过对七个典型不同类型的基准函数进行实验测试,结果表明了改进策略对算法的优化精度和全局搜索能力有很大的提高,使改进的算法拥有更好的的收敛速度和寻优精度.; 赵乃刚李勇

基于邻域粗糙集的多标记分类特征选择算法被引量：109: 2015年; 多标记学习是一类复杂的决策任务,同一个对象可能同时属于多个类别.此类任务在文本分类、图像识别、基因功能分析等领域广泛存在.多标记分类任务往往由高维特征描述,存在大量无关和冗余的信息.目前已经提出了大量的单标记特征选择算法以应对维数灾难问题,但对于多标记的属性约简和特征选择却鲜有研究.将粗糙集应用于多标记数据的特征选择中,针对多标记分类任务,重新定义了邻域粗糙集的下近似和依赖度计算方法,探讨了这一模型的性质,进而构造了基于邻域粗糙集的多标记分类任务的特征选择算法,并给出了在公开数据上的实验结果.实验分析证明算法的有效性.; 段洁胡清华张灵均钱宇华李德玉; 关键词：邻域粗糙集依赖度

惯性权重动态调整的混沌粒子群算法被引量：2: 2016年; 鉴于标准粒子群算法(PSO)有易陷入局部最优位置和全局搜索能力差等缺点,给出了相似度的定义,并根据群体中每个粒子与全局最优粒子的相似度值的大小,动态非线性地更新每个粒子的惯性权重值。为了改善算法的全局搜索性能,将混沌算子引入粒子群算法中。新算法在4个测试函数上与标准粒子群算法进行了比较,结果表明新算法的性能更好。; 赵乃刚; 关键词：粒子群算法混沌搜索

Epidemic Spreading with Time Delay on Complex Networks被引量：1: 2016年; In this paper, we propose a susceptible-infected-susceptible （SIS） model on complex networks, small-world （WS） networks and scale-free （SF） networks, to study the epidemic spreading behavior with time delay which is added into the infected phase. Considering the uniform delay, the basic reproduction number R0 on WS networks and ~ on SF networks are obtained respectively. On WS networks, if R0 〈 1, there is a disease-free equilibrium and it is locally asymptotically stable; if R0 〉 1, there is an epidemic equilibrium and it is locally asymptotically stable. On SF networks, if R0 〈_4 1, there is a disease-free equilibrium; if -R0 〉 1, there is an epidemic equilibrium. Finally, we carry out simulations to verify the conclusions and analyze the effect of the time delay T, the effective rate A, average connectivity 〈k） and the minimum connectivity m on the epidemic spreading.; Rui-xia ZHANGZhen JINShu-ping LI

基于BootStrapping的集成分类器的中文观点句识别方法被引量：8: 2013年; 领域相关的大规模和高质量的标注训练数据是分类器性能的重要保证,而标注训练语料是一件费时费力的工作。该文提出了一种采用小规模标注语料识别中文观点句的方法。首先采用Bootstrapping方法扩展训练语料,分别训练贝叶斯、支持向量机和最大熵分类器。最后,通过给三个训练好的分类器赋权获得一个集成分类器。实验结果表明,集成后的分类器性能优于单分类器,并且该方法在使用部分标注训练数据的情况下也能取得与采用全部标注训练数据相近的实验结果。; 吕云云李旸王素格; 关键词：BOOTSTRAPPING 集成分类器

求解无约束优化问题的改进教与学优化算法被引量：5: 2017年; 教与学优化算法(TLBO)是一种新型的群智能优化算法.针对算法求解性能的不足,对其进行改进并用于求解无约束全局优化问题.首先,在算法的"教师阶段"采用一种新的策略对学生平均水平进行定义,然后,在算法的"教师阶段"和"学生阶段"分别加入一种线性递减的惯性权重因子,最后,在算法中加入一种自适应精英交叉算子,不同粒子根据适应度值而动态执行交叉操作.通过11个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,改进后的算法(ITLBO)在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其它四种类型的算法.; 赵乃刚; 关键词：自适应交叉算子无约束优化

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国家自然科学基金(61272095)

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