张盛意
- 作品数：3 被引量：46H指数：3
- 供职机构：中国地质大学(武汉)计算机学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- SVM-KNN分类算法研究被引量：3
- 2010年
- SVM-KNN分类算法是一种将支持向量机(SVM)分类和最近邻(NN)分类相结合的新分类方法。针对传统SVM分类器中存在的问题,该算法通过支持向量机的序列最小优化(SMO)训练算法对数据集进行训练,将距离差小于给定阈值的样本代入以每类所有的支持向量作为代表点的K近邻分类器中进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,该分类器的分类准确率比单纯使用SVM分类器要高,它在一定程度上不受核函数参数选择的影响,具有较好的稳健性。
- 赵玲陈磊琛余小陆张盛意
- 关键词：支持向量机K近邻
- 基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题被引量：35
- 2011年
- 引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法.
- 张盛意蔡之华占志刚
- 关键词：0-1背包遗传算法模拟退火
- 一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题被引量：8
- 2010年
- 文章提出了一种改进的蚁群算法,其核心是限制单步路径上的蚂蚁数目,当该路径上的信息素达到一定浓度时,人为的迫使蚂蚁改换路径,从而更好的全局寻优,避免算法陷入局部极优,并使用2-Opt方法对路径进行优化。对旅行商问题(TSP)的实验结果表明:新算法的优化结果和效率都优于基本蚁群算法。
- 占志刚张求明张盛意王康
- 关键词：蚁群算法信息素旅行商问题
