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加强大学生形势与政策课师资队伍建设的若干思考被引量：5: 2008年; 形势与政策课的现实性、具体性、动态性和时效性的特点决定了它对教师的政治素质、思想素质和理论素质的要求都比较高。然而,从形势与政策师资队伍的现状来看,当前这支队伍中还存在一些问题,影响了教学效果的发挥。因此,应积极采取相应的解决方法,加强大学生形势与政策课师资队伍建设,以提高教学水平。; 杨雅伟曾晓玲; 关键词：师资队伍建设

当代大学生消费结构的变迁及动力研究——基于“70后”与“90后”大学生的比较被引量：9: 2015年; "90后"大学生与"70后"大学生相比,消费结构出现了较大变化,由温饱型消费结构向发展型消费结构转变,单一化的消费结构向多元化的消费结构转变,均质化的消费结构向层次化的消费结构转变。"90后"大学生消费出现的这些变化对大学生的心理行为特征和思想价值观念产生了重大影响,对大学生思想政治教育提出了新的要求。; 曾晓玲杨倩杨雅伟; 关键词：大学生消费结构

量子进化算法的改进及其应用研究: 量子进化算法(qea)是一种新型的基于量子理论的概率进化算法，是量子计算与进化计算理论相结合的产物.量子态的叠加、纠缠以及相干等性质使得量子进化算法得到广泛研究和应用.本文针对基本量子进化算法易产生退化和忽略先验知识等缺...; 杨雅伟; 关键词：量子进化进化算法量子计算; 文献传递网络资源链接

多SVDD模型的多模态过程监控方法被引量：9: 2015年; 现代工业过程往往具有多个运行模态,并且单一模态中的变量服从高斯与非高斯混合的复杂数据分布。针对多模态与复杂数据分布问题,基于局部离群概率(local outlier probability,LOOP)算法与支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)算法,提出了一种名为MSVDD(multiple support vector data description,MSVDD)的多模态过程监控方法。首先,考虑到不同模态之间存在差异,利用差分策略以及局部离群概率算法对多模态数据进行聚类。其次,在每个单一模态下分别建立SVDD模型。然后,通过计算测试样本对每个单一模态的离群概率选择合适的模型进行过程监控。最后,在Tennessee Eastman(TE)平台上进行仿真测试以验证提出方法的可行性与有效性。; 杨雅伟宋冰侍洪波; 关键词：多模态支持向量数据描述

基于多元统计分析的多模态过程监控方法研究: 随着现代工业过程不断朝着大规模、复杂化、集成化的方向发展,综合考虑系统安全、产品质量和企业效益等因素,建立有效的过程监控方法十分重要。基于解析模型的方法受制于对实际流程过程的认识,基于知识的方法受制于复杂的逻辑推理。随着...; 杨雅伟; 关键词：集散控制系统

高校学生党员群体的先进性现状、影响因素及对策分析——基于S高校本科生党员与研究生党员的比较被引量：1: 2014年; 高校学生党员总体上由研究生党员与本科生党员组成。文章采用随机抽样调查的方法,对S高校的200名研究生党员与200名本科生党员的先进性现状进行问卷调查和统计分析。调查发现,高校两大学生党员群体的先进性总体上看是保持和发挥得比较好的,但也存在着与保持先进性要求不相适应的对支部活动漠不关心、服务性活动参与较少,部分党员的先锋模范作用未很好体现这些问题。本文提出既要从提高学生党员自身修养着手、加强自律,又要加强党员的教育管理、进行"他律"约束相结合来加强两大学生党员群体先进性建设。; 曾晓玲杨雅伟曹慧; 关键词：党员先进性影响因素

决策支持系统在国内的应用: 决策支持系统是目前迅速发展起来的以管理信息系统和运筹学为基础的新型计算机学科。本文以城市交通安全管理和某一大型集团企业决策支持系统应用作具体探讨。; 杨雅伟侍洪波; 关键词：决策支持系统数据库城市交通; 文献传递

基于稀疏性非负矩阵分解的故障监测方法被引量：12: 2015年; 提出了基于稀疏性非负矩阵分解(SNMF)的故障监测方法。非负矩阵分解(NMF)是一种新的降维方法,可以得到原始数据的低秩近似矩阵。与传统的多元统计过程监控方法如主成分分析(PCA)相比,NMF对潜变量的性质没有假设,除了非负性的要求。将稀疏编码和非负矩阵分解方法结合在一起,因为施加了稀疏性的约束,稀疏性非负矩阵分解方法可以得到对数据更稀疏的表示。在分解时对低秩近似矩阵进行正交化处理,从而在降维时除去变量中的冗余信息,将信息集中到更少的投影方向上。然后,用SNMF方法来提取过程的潜变量,并定义新的监测指标来进行故障监测。使用核密度估计(KDE)方法来计算新定义的监测指标的控制上限。最后,将提出的基于SNMF的监测方法应用于TE过程来评估其监测性能,并与基于传统NMF和PCA的方法进行比较。仿真实验结果表明了所提出新方法的可行性。; 王帆杨雅伟谭帅侍洪波; 关键词：故障监测非负矩阵分解主元分析统计过程监控

量子粒子群优化算法及其应用研究: 本文基于量子理论提出一种量子粒子群优化算法,引进一个概率选择机制来选择粒子的多个特性,通过量子旋转门来更新粒子。用改进的量子粒子群算法求解重油热解问题,取得了很好的结果,通过与遗传算法的比较,量子粒子群算法表现出了良好的...; 杨雅伟侍洪波; 关键词：量子粒子群; 文献传递

基于两步子空间划分的化工过程监测方法: 2017年; 为了解决现代化工过程采集的数据维度高、分布复杂的问题,提出一种基于两步子空间(two step subspace division,TSSD)划分的化工过程监测方法。为了降低过程分析复杂度,将具有相似特性的变量划分为同一空间。考虑数据的复杂分布问题,将第一步得到的每个子空间划分为高斯空间与非高斯空间。利用主元分析(principal component analysis,PCA)和独立元分析(independent component analysis,ICA)方法建立检测模型并构造统计量。整合每个子空间的统计量并基于局部离群因子(local outlier factor,LOF)方法构建综合统计量。结果表明:TSSD方法对于16个故障均能取得最优的漏报率,尤其是故障10和故障16,漏报率分别为15.375%和6.75%,有效验证所提出的基于两步子空间划分的过程监测方法的优越性。; 杨雅伟宋冰侍洪波; 关键词：主元分析独立元分析

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杨雅伟