朱人杰
- 作品数：8 被引量：57H指数：4
- 供职机构：江苏科技大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于粒子群支持向量机的海杂波序列回归预测被引量：6
- 2014年
- 在雷达数据处理中,为更好地抑制海杂波,预测海杂波是必要的;海杂波具有混沌特性,而支持向量机算法能够有效地对混沌序列进行回归预测,文章提出了一种改进的支持向量机海杂波序列回归预测算法;文中给出了算法的框架结构,采用了互信息法和改进的伪邻近点法提取海杂波混沌特性的延迟时间和嵌入维数,利用相空间重构求取SVM训练样本,应用改进的PSO算法优化SVM的核函数参数以及惩罚系数,并仿真了预测模型;仿真实验结果表明:海杂波回归预测能达到满意的精度,而PSO-SVM方法比SVM方法的预测精度更高。
- 苏昭斌朱人杰陈红卫
- 关键词：海杂波混沌支持向量机粒子群
- 基于遗传小波神经网络的海杂波抑制方法研究
- 海杂波是指在雷达照射下海面的后向散射回波，是舰载雷达设备中最主要的杂波源。海杂波的存在对海面目标检测、定位跟踪性能都将造成干扰，因此分析探测区域内海杂波的特性，建立准确海杂波的模型，研究海杂波抑制算法是热点问题之一。
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- 朱人杰
- 关键词：海杂波K分布相空间重构小波神经网络
- 文献传递
- 混沌搜索神经网络集成求解广义异或分类问题被引量：4
- 2009年
- 神经网络集成被认为是最有效的工程化神经网络设计方法之一.把混沌搜索技术引入到神经网络集成方法中,提出了基于混沌搜索的神经网络集成方法.该方法保持了神经网络集成可以有效提高神经网络的泛化能力的特点,减小"多维共线性"和样本噪声的影响.为有效保证网络权值多样性,在网络权值初始化的过程中加入混沌理论.对广义异或问题的仿真计算表明,该方法的性能优于标准的神经网络集成方法.
- 朱人杰田雨波贾则
- 关键词：神经网络集成混沌
- 基于混沌PSO算法的选择性神经网络集成方法被引量：2
- 2008年
- 提出基于十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制PSO算法(BiPSO)的选择性神经网络集成(NNE)方法,通过PSO算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络,使个体间保持较大的差异度,减小"多维共线性"和样本噪声的影响。为有效保证PSO算法的粒子多样性,在迭代过程中加入混沌变异。试验表明,混沌PSO算法是组合优化权值的有效方法,同已有方法比较可以有效提高神经网络集成的泛化能力。
- 田雨波李正强朱人杰
- 关键词：神经网络集成粒子群优化混沌
- 蚁群算法中蚂蚁更新方法之研究被引量：4
- 2011年
- 蚁群算法是根据蚂蚁的觅食行为而提出的随机优化算法,但其存在早熟收敛和搜索精度低等问题。模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在蚁群算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种蚂蚁更新算法,按照模拟退火方法进行更新后蚂蚁的选择。通过数值试验得出结论:基于代间差分和混沌变异的蚂蚁更新算法是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右蚂蚁按照这种算法更新时效果较好。这种算法可以有效克服蚁群算法的早熟现象,能够加快收敛速度。
- 孟非李静宜朱人杰
- 关键词：蚁群算法克隆选择混沌模拟退火
- 粒子群优化算法中粒子更新方法研究被引量：8
- 2008年
- 粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.
- 田雨波朱人杰李正强
- 关键词：粒子群算法克隆选择混沌模拟退火
- 粒子群优化算法中惯性权重的研究进展被引量：30
- 2008年
- 粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综述了现有文献中对惯性权重的研究进展情况。
- 田雨波朱人杰薛权祥
- 关键词：粒子群优化惯性权重优化算法
- 基于遗传算法的海杂波K分布参数估计被引量：2
- 2014年
- 在高分辨率雷达中,复合K分布模型对海杂波的实测数据具有良好的拟合效果。使用K分布来描述海杂波幅度特性时,关键在于其分布参数的估计。本文在研究海杂波K分布模型、遗传算法的基础上,针对遗传算法中二进制编码、适应度函数标定存在的缺陷进行改进,然后将多种群遗传算法应用于参数估计,并利用CSIR组织公布的雷达实测数据进行仿真。仿真结果与统计量估计法以及标准遗传算法进行比较表明,利用改进遗传算法得到的拟合曲线与杂波数据直方图吻合较好,改进遗传算法在海杂波模型参数估计中具有较好性能。
- 朱人杰陈红卫
- 关键词：参数估计海杂波K分布遗传算法
