周创明
- 作品数：29 被引量：168H指数：8
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信军事更多>>
- 基于直觉模糊熵的粒子群模拟退火算法被引量：2
- 2018年
- 针对智能算法在解决大规模0-1背包问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA)。采用交换操作和模拟退火机制对粒子群算法中的局部最优解二次优化;然后,以种群直觉模糊熵(IFE)为测度,自适应改变惯性权重,并对种群进行变异操作。测试结果表明,IFEPSO-SA在解决大规模0-1背包问题时有较好的求解质量;仿真实验结果表明,IFEPSO-SA与基于直接模糊熵的粒子群算法(IFEPSO)相比,熵值波动较小,反映出IFEPSO-SA有更好的局部搜索能力,并且IFEPSO-SA在算法收敛速度和求解质量方面都优于IFEPSO以及经典的粒子群算法和模拟退火算法。
- 周创明苏丁为于明秋
- 关键词：直觉模糊熵粒子群算法
- 基于微处理器与CAN的工业联机控制系统被引量：2
- 2008年
- 现场总线FCS技术在当前自动化领域的应用越来越广泛。本文详细讲述基于工业设备联机控制系统的CAN总线节点的设计,对节点的软、硬件设计进行了详细的说明。根据系统需要设计了不同类型的CAN总线节点。节点间通讯方式多样。系统适合于一个场所多机联网控制、多楼层设备联机控制,或对多个特定的场所进行联网控制等。系统具有扩展性,可将上位机通过特定的CAN接口器件连接,对系统进行监控。
- 李震周创明
- 关键词：CAN总线节点微控制器
- 基于改进烟花算法的ELM分类模型被引量：1
- 2020年
- 针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。
- 刘唐周创明周炜王晓丹
- 关键词：极限学习机
- 基于区块链智能合约的代币系统被引量：8
- 2020年
- 针对传统代币中存在的公信力不足、监管困难等问题,结合区块链和智能合约技术,设计了一种去中心化的区块链代币系统。以此区块链代币系统为基础,通过部署代币合约、众筹合约,构建了一个基于区块链的众筹系统,实现了基本的众筹功能。同时设计了资金管理合约,实现了众筹成功后对发起者的监督和资金的管理。最后通过以太坊平台进行系统测试,分析了该代币系统的功能性、安全性以及时间性能。结果表明,基于区块链的代币系统在实现代币基本功能的同时,能够有效提升代币的安全性和功能性。
- 方燚飚周创明
- 关键词：众筹区块链
- 基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化被引量：5
- 2016年
- 针对现有多目标算法存在的收敛性不强、分散性不高等问题,提出了一种基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化算法(IFEMOPSO)。首先,计算出种群的直觉模糊熵(IFE),作为衡量种群在多目标空间下多样性的测度;其次,设计基于IFE的惯性权重动态变化、外部档案调用以及变异操作等3种增强算法探索力度的策略,建立了直觉模糊多目标规划模型,有效地提高了群体进化过程中的多样性,防止了算法陷入局部收敛;最后,仿真结果表明,所提算法很好地提高了所得非劣解集的收敛性和分散性,有效地解决了多目标优化问题。
- 苏丁为周创明王毅
- 关键词：直觉模糊熵粒子群算法多样性多目标优化问题
- 基于区块链技术的供应链交易系统设计被引量：15
- 2021年
- 随着经济全球化程度的日益加剧和信息技术的快速发展,企业间的信息流、物流、资金流交互越来越复杂,传统以核心企业为主导的供应链模式中交易信息不透明、企业间协作效率低及产品质量溯源难等问题愈发突出。为解决上述问题,设计基于区块链技术的供应链交易系统,以供应链实际需求为基础,构建交易系统总体架构。通过制定交易交互规则,部署交易智能合约,搭建基于区块链的交易链,实现更有效的供应链交易信息、交易资金和交易结果管理及上下游协同。测试结果表明,该系统已具备交易功能与信息共享功能,且相比同类交易系统在吞吐量和安全性等方面更具优势。
- 方燚飚周创明雷晓莉宋亚飞高娜
- 关键词：供应链区块链交易系统
- 基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型被引量：6
- 2010年
- 针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。
- 申晓勇雷英杰周创明杨少春
- 关键词：直觉模糊集合时序逻辑
- 联盟链中实用拜占庭容错算法的改进被引量：8
- 2022年
- 针对实用拜占庭容错算法(PBFT)中存在的通信开销大、算法效率低等问题,结合联盟链特点,提出了一种改进的PBFT算法(score-PBFT,S-PBFT)。引入节点评分机制,将节点划分为共识节点、候选节点和预备节点三种类型,并根据节点行为对节点进行动态调整,最大程度上保证共识节点的可靠性。改进了主节点的选举方式,以节点初始积分及其行为作为选举依据,来提高算法稳定性。优化一致性协议执行流程,减少共识过程参与节点数,降低算法复杂度,提高算法的效率。结果表明,相较于PBFT算法,S-PBFT算法在共识时延、通信开销、吞吐量和共识节点可靠性等方面均具有更好的性能。
- 方燚飚周创明李松宋亚飞高娜刘唐
- 关键词：区块链
- 具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配被引量：15
- 2005年
- 针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题,给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点,既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足,又提高了遗传算法的爬山能力,还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题,并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明,该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。
- 周创明华继学李成海
- 关键词：目标优化分配禁忌搜索算法遗传算法
- 基于核的K近邻法被引量：4
- 2006年
- 将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类。为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果。
- 周彦利周创明王晓丹
- 关键词：K近邻分类核函数支持向量机
