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陈海洋: 作品数：29 被引量：122H指数：6; 供职机构：西安工程大学电子信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学航空宇航科学技术更多>>

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基于数据修补DDBNs的空中目标识别方法研究被引量：2: 2010年; 简要分析了离散动态贝叶斯网络用于目标识别时对缺失数据处理方法的研究现状,提出了把数据修补技术用于变结构离散动态贝叶斯网络。首先在对空中目标识别模型分析的基础上,构建了一种基于数据修补的离散动态贝叶斯网络模型。进而构建了修补算法的数学模型,并给出了修补过程。待缺失数据修补完整后,再运用修正后的直接推理算法计算目标类型。通过仿真结果对比,表明该方法可以有效地提高识别系统的准确性、可靠性和鲁棒性。; 陈海洋高晓光郑景嵩; 关键词：贝叶斯估计离散动态贝叶斯网络数据修补超参数

基于改进克隆选择算法的区域交通灯配时优化被引量：6: 2020年; 为提高城市区域路网通行效率,提出一种基于改进的克隆选择算法的区域交通灯实时配时方法。该配时方法以最小化区域路网总滞留车辆数为优化目标,将交通灯状态设置问题转换成克隆选择算法搜索最优解问题,在每个单位时间根据实时车流量动态搜索出使区域路网通行能力达到最高的交通灯配时方案。为提高克隆选择算法寻优性能,提出双层动态变异算子,并对克隆抑制算子与种群刷新算子进行改进。以西安市某区域路网为仿真实验参考对象,仿真结果表明:提出的配时方法的区域路网总滞留车辆数比固定配时减少了38.93%,比基于标准遗传算法的配时方法减少了20.33%。; 陈海洋金晓磊牛龙辉刘喜庆; 关键词：区域交通交通信号配时智能交通灯克隆选择算法

小数据集下基于DRKDE-ICSO的BN结构学习: 2024年; 为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率。实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO算法、CSO算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO算法。; 陈海洋刘静刘喜庆张静

一步预测的SVDDBN缺失数据插补算法被引量：7: 2020年; 变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)处理不确定性问题更具有一般性,为了克服SVDDBN缺失数据会导致推理结果精度变差的问题,提出了一步预测的SVDDBN缺失数据插补算法。根据信息可以沿着网络的时间轴方向向下一个时间片传播的规律,利用"混合"信息在线进行信度更新,可得到滤波值,再通过进一步预测得到下一个时间片缺失数据节点的后验概率作为插补值。仿真结果表明:提出的算法能有效插补缺失数据,提高SVDDBN推理的精确度及可靠性。; 陈海洋刘喜庆环晓敏; 关键词：缺失数据

小数据集下基于改进QMAP算法的BN参数学习被引量：2: 2023年; 贝叶斯网络(bayesian network,BN)小数据集条件下,定性最大后验概率(qualitative maximum a posteriori,QMAP)估计往往会违反给定的专家约束,这就导致QMAP估计偏离真实值。为了克服该算法的缺陷,提出了一种改进的QMAP算法。首先,学习出QMAP估计,再结合保序回归方法对违反不等式约束的参数进行校正;然后使用一种微调策略对校正后的参数做进一步调整,使所得参数能够满足专家约束;最后,与最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)和QMAP算法对比。仿真实验结果表明:在小数据集条件下,提出的算法满足所有约束条件,KL(Kullback-Leibler)散度始终低于其他2种算法,运行时间高于其他2种算法约0.1 s,影响甚微,且推理结果贴近真实值,偏差维持在±0.05之间。改进的QMAP算法的综合性能优于MLE、QMAP算法,并具有较好的实用性。; 陈海洋张静王露楠环晓敏; 关键词：保序回归 KL散度

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究: 2020年; 变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。; 陈海洋柴冰王瑞兰曹璐; 关键词：信息传播时间窗

一种基于任务分配协调策略与粒子群算法的任务分配方法: 本发明公开了一种基于任务分配协调策略与粒子群算法的任务分配方法，包括以下步骤：1)利用粒子群算法优化分配半径，得到初始分配结果；2)运用协调策略对初始分配结果进行调整，完成第一次分配；3)重复步骤1)‑2)，对未分配任务...; 陈海洋阳杰牛龙辉

盲分离技术研究: 本论文主要针对源信号线性混合模型的盲分离问题和盲均衡问题进行研究,主要包括瞬时混合模型、卷积混合模型.主要研究内容如下:●与同时分离所有的源信号相比,盲信号抽取具有顺序性、灵活性和算法简单等优点.对于基于二阶统计量的时间...; 陈海洋; 关键词：盲分离盲解卷盲均衡自然梯度算法; 文献传递

影响交通路径规划因素的模糊化数据处理方法: 2018年; 交通拥堵日益严重,能根据路况信息实时在线决策出最佳交通路径对拥堵保畅就显得尤为重要。文章采用模糊隶属函数的数据处理方法解决了基于变结构离散动态贝叶斯网络的最佳交通路径决策模型只能处理离散数据的缺陷。采用模糊集构建隶属度函数,将采集到路况的连续性数据进行离散化,将离散化的数据用于最佳交通路径的规划。仿真实验验证了该模糊化数据处理方法的有效性。; 刘晨兴陈海洋樊甜甜赵程程董显明; 关键词：数据处理隶属函数仿真验证

变结构DDBNs的推理算法与多目标识别被引量：13: 2010年; 目前变结构离散动态贝叶斯网络(DDBNs)的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合"交战行为"节点信息,使识别系统的鲁棒性显著增强。仿真结果验证了推理算法的有效性。; 陈海洋高晓光樊昊; 关键词：信息传播贝叶斯网络不确定性数据结构