魏波
- 作品数：25 被引量：128H指数：6
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- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程政治法律更多>>
- 具有双重稀疏机制的在线学习算法
- 2019年
- 针对大数据背景下数据分类问题,已有的在线学习算法通常引入L_1范数正则化增强预测模型的稀疏性,但单一的正则化约束不能高效的获取稀疏模型.基于此,提出了一种具有双重稀疏机制的在线学习算法(an online learning algorithm with dual sparse mechanisms,DSOL).在DSOL算法中,一方面利用L_(1/2)正则化项约束目标函数以增强预测模型的稀疏性,提高算法的泛化性能.另一方面用改进的梯度截取法对数据特征进行选择,有效稀疏化预测模型.通过L_(1/2)正则化与改进的梯度截取策略的有机融合,有效利用了历史数据信息,提高了算法分类数据的性能.通过与另4种代表性稀疏在线学习算法在9个公开数据集的实验对比表明DSOL算法对数据分类的准确性更高.
- 魏波吴瑞峰张文生张文生王莹莹夏学文
- 关键词：大数据稀疏性平均梯度
- 中国法治政府的演化博弈模型构建
- 2016年
- 演化博弈论在中国法治政府研究中具有很好的适用性,可以据此构建"复制动态"的中国法治政府的演化博弈模型,证明"内生演化"的法治能够从根本上解决政府"权力悖论"。中国法治政府建设需要围绕约束规范公权力的主题,确立互动平衡精神和采取渐进主义策略,以改进转型中国的法治秩序。
- 王莹莹魏波程春红
- 关键词：法治政府演化博弈模型
- 一种基于去个性化理论的粒子群算法被引量：4
- 2013年
- 针对粒子群优化算法(PSO)在求解复杂问题时收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,从社会心理学角度阐述PSO算法,将群体社会学中去个性化效应的社会认同模型(SIDE)引入其中,提出一种基于去个性化理论的粒子群算法(DTPSO).该算法通过个体粒子融入群体中表现出来的去个性化行为(个性与趋同的平衡)维持群体粒子的多样性和有效性.仿真实验表明,DTPSO算法收敛速度快、收敛精度高、稳定性好.
- 喻飞李元香魏波徐星
- 关键词：粒子群算法去个性化群体智能
- 一种双链结构的多目标进化算法DCMOEA被引量：3
- 2015年
- 提出一种双链结构的多目标进化算法(DCMOEA).该算法采用双链结构表示个体,执行过程中无需设置外部归档集合,并采用ε支配策略保持解群的多样性.DCMOEA与MOEA/D、NSGA-II、SPEA2和PAES一同在4个2-目标ZDT函数和4个3-目标DTLZ问题上进行实验,并从算法所获解集的收敛性、分布均匀性和宽广性3个方面进行比较,仿真实验结果表明了DCMOEA的综合性能最好,是一种颇具竞争力的多目标进化算法.
- 谢承旺王志杰魏波徐君汪慎文
- 关键词：多目标进化算法
- 基于大数据的降水强度估测方法及系统
- 本发明提供一种基于大数据的降水强度估测方法及系统，该方法包括：获取估测地点关联的多个目标雷达探测的雷达反射率因子；根据雷达反射率因子与降水强度之间的模型关系，计算出每一雷达反射率因子对应的降水强度；将计算得到的所有降水强...
- 魏波夏学文张文生薛伟邢颖吴瑞峰王莹莹
- 文献传递
- 基于扩散机制的杂交粒子群优化算法被引量：1
- 2011年
- 为了解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极小值的问题,模拟统计物理和热力学中的扩散现象,设计了一种扩散机制,根据扩散定律和扩散系数公式,给出了粒子的扩散能、种群的温度和粒子的扩散概率三个定义和扩散池的概念;并把这种策略和多父体杂交算子结合起来,提出了基于扩散机制的杂交粒子群优化算法。该算法在具有欺骗性的多模态函数优化和非线性模型参数估计等实际问题上取得了较理想的实验结果,证实了扩散机制和多父体杂交策略可以有效地改善粒子群优化算法的性能。
- 徐星吴昱魏波李元香
- 关键词：粒子群优化扩散多父体杂交热力学
- 基于改进轮盘赌策略的交互式演化算法
- 最优化问题的性质与特征繁多，但总体上最优化问题的种类能归结为三类:显式性能优化问题、隐式性能题和混介目标优化问题。然而，现实生活中隐式性能优化问题随处可见，如艺术设计、图形图像处理、工业设计、数据挖掘、创作等，且这类问题...
- 魏波喻飞徐星谢承旺
- 关键词：商业海报
- 一种基于大数据的降水量检测方法及系统
- 本发明提供了一种基于大数据的降水量检测方法及系统，该控制方法包括：获取检测数据，并根据检测数据建立时空检测模型；判断时空检测模型中的检测参数是否存在奇异值，并当判断到检测参数中存在奇异值时，对检测参数进行校正；根据预设优...
- 魏波张文生 薛伟夏学文 邢颖 吴瑞峰 王莹莹
- 文献传递
- 基于稳定策略的粒子群优化算法被引量：6
- 2011年
- 为了解决传统粒子群算法易陷入局部最优解的问题,在借鉴生物学中"进化稳定策略"的基础上,对传统粒子群算法进行了改进,提出了基于稳定策略的粒子群算法。该算法的核心在于,通过稳定参数的设定,使种群中较优的一部分个体按照标准粒子群算法进行寻优,而对种群中其余部分的个体进行随机突变,以达到快速扩大搜索空间、稳定种群中个体多样性的目的。实验结果表明,该算法有效地避免了基本粒子群算法早熟现象的发生,提高了PSO对全局最优解的搜索能力和收敛速度。
- 魏波李元香徐星申鼎才
- 关键词：演化稳定策略粒子群算法早熟收敛
- 一种选择特征的稀疏在线学习算法
- 2017年
- 为了有效处理海量、高维、稀疏的大数据,提高对数据的分类效率,提出一种基于L_1准则稀疏性原理的在线学习算法(a sparse online learning algorithm for selection feature,SFSOL)。运用在线机器学习算法框架,对高维流式数据的特征进行新颖的"取整"处理,加大数据特征稀疏性的同时增强了阀值范围内部分特征的值,极大地提高了对稀疏数据分类的效果。利用公开的数据集对SFSOL算法的性能进行分析,并将该算法与其它3种稀疏在线学习算法的性能进行比较,试验结果表明提出的SFSOL算法对高维稀疏数据分类的准确性更高。
- 魏波张文生李元香夏学文吕敬钦
- 关键词：大数据稀疏性
