何登旭
- 作品数:61 被引量:214H指数:7
- 供职机构:广西民族大学更多>>
- 发文基金:广西壮族自治区自然科学基金国家民委科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>
- 运输问题有最优符号差的一个充分条件被引量:1
- 1998年
- 得到一般运输问题有最优符号差的一个充分条件.给出符号差类运输问题的概念.
- 何登旭
- 关键词:运输问题符号差
- 前向傅立叶神经网络系统逼近理论及学习算法被引量:1
- 2003年
- 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论,且有严格的数学理论基础,给出了前向傅立叶神经网络学习算法,通过学习,它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明,该学习算法效率高,具有极为重要的理论价值和应用背景。
- 周永权何登旭谢宁新
- 关键词:学习算法函数逼近人工神经网络
- 泰勒展开式的泛函网络模型及学习算法
- 本文提出了一种基于泛函网络的泰勒展开式计算模型,并给出了相应的学习算法。采用这种算法求某些函数的泰勒展开式,就可以得到近似的结果,避免传统方法中要求函数导函数的步骤,计算机仿真结果表明,该算法是有效、可行的,为其他领域需...
- 李艳芳何登旭刘向虎
- 关键词:泰勒展开式泛函网络学习算法计算机仿真
- 文献传递
- 用泛函网络求任意高阶多项式的近似根
- 2005年
- 本文提出了一种新的基于泛函网络的多项式求根模型及学习算法,而泛函网络的参数利用解线性不等式组,可得到所求任意高阶多项式近似根的一般参数表达式。文章还讨论了基于泛函网络的多项式求根学习算法实现的一些技术问题,相对传统方法,能够有效地获得任意多项式对应根的参数表达式。
- 周永权谢宁新何登旭冯嘉礼
- 关键词:多项式泛函网络学习算法
- 一种小规模多种群萤火虫群优化算法被引量:7
- 2011年
- 针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得到了提高。
- 祝华正何登旭
- 关键词:函数优化多峰函数
- 一种新型的启发式人工鱼群算法被引量:10
- 2011年
- 单一结构和机制的算法一般难以得到满意的解。为此,提出一种新型的启发式人工鱼群算法。将进化策略、粒子群算法中的信息策略加入到人工鱼群算法中,并在理论上证明该算法的收敛性。函数仿真实验表明,该算法可以避免基本人工鱼群算法陷入局部极值,且具有收敛速度快、计算精度高等特点。
- 曲良东何登旭黄勇
- 关键词:启发式信息人工鱼群算法粒子群优化进化策略参数估计
- 自适应改进和声—单纯形进化算法研究被引量:4
- 2013年
- 针对和声搜索算法的不足,提出了一种自适应改进和声—单纯形进化算法(AIHSEA)。通过在新算法中加入变异策略对和声微调进行改进来增强算法的鲁棒性;适时执行单纯形算子增加群体搜索的方向性来加快搜索;采用自适应参数HMCR、PAR和BW调节全局和局部搜索。采用六个标准的优化算法测试函数对AIHSEA进行测试,并与HS、IHS和GHS算法进行对比,仿真结果表明AIHSEA算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力。
- 曲良东何登旭黄勇
- 关键词:和声搜索算法单纯形法全局优化
- 新的混合优化算法及其应用被引量:3
- 2009年
- 针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集和(1+1)-ES的不足,充分利用公告板中的历史最优鱼和(1+1)-ES的优点,提出了一种新的混合优化算法。通过测试函数和应用实例测试验证,结果表明新算法显著提高了基本AFSA和(1+1)-ES的求解质量和运行效率,该算法是可行的和有效的。
- 曲良东何登旭
- 关键词:人工鱼群算法进化策略混合优化算法
- 基于区间优化的实根隔离遗传算法
- 2008年
- 提出了一种通过改进遗传算法求函数驻点值作为实根的隔离点,进而使用改进的二分法来求解近似根的方法。通过比较,该方法是可行、有效的,且具有较高的精度,并给出了相应的算例。对于该方法得到的隔离点,还可以应用其它的优化方法进行求解,这将是下一步研究的主要工作。
- 李艳芳何登旭刘向虎
- 关键词:遗传算法驻点导数
- 人工鱼群聚类分析算法被引量:10
- 2009年
- 针对人工鱼的特点,提出了一种新的聚类分析算法——人工鱼群聚类分析算法。该算法是一种基于网格和密度的聚类分析算法,它能够自动获得簇类数K,能对任意形状的数据库进行聚类,具有较好的并行性,通过网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。它克服了K均值算法要指定簇数K的困难和对球状数据库效果好的缺憾。
- 何登旭曲良东
- 关键词:聚类分析人工鱼群算法网格