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黄远: 作品数：15 被引量：106H指数：5; 供职机构：河北工程大学信息与电气工程学院更多>>; 发文基金：河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>

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RBF神经网络在河流营养盐预测中的应用: 2019年; 根据已监测到的水质数据进行预测一直是河流水质管理的重要组成部分,其中河流营养盐浓度是影响水质的根本因素。文中研究RBF神经网络在河流营养盐浓度预测中的适用性,并与传统的时间序列预测模型:ARIMA进行比较。以朱衣河为研究对象,对河流营养盐主要成分之一的磷酸盐浓度进行预测。通过采集到的时间序列数据对两种预测模型进行仿真,并通过平均误差和均方误差的比较,证明基于RBF神经网络的时间序列预测模型具有较强的预测精度和良好的推广价值能力,在河流营养盐预测中有较高的实用性。; 黄伟建张丽娜黄远程瑶; 关键词：RBF神经网络营养盐浓度 ARIMA 仿真模型

基于A-BiLSTM和CNN的文本分类: 2024年; 为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将两者输出的特征信息融合,得到高级语义;A-BiLSTM双通道层后,使用优化CNN的强学习能力提取关键局部特征,得到最终文本特征表示。分类器输出文本信息的类别。实验结果表明,该模型分类效果优于其它对比模型,具有良好的泛化能力。; 黄远戴晓红黄伟建于钧豪黄峥; 关键词：文本分类

改进的遗传算法在钢铁企业污染物排放量预测的研究被引量：2: 2021年; 在钢铁企业的发展中,环境保护尤为重要,钢铁企业的污染物二氧化硫的排放量是环境保护建设的重要指标。使用遗传算法与动态三次指数平滑法相结合,采用遗传算法中的轮盘赌算法计算最优解区间,并用遗传算法计算最优值,导入指数平滑算法绘制数据走向曲线,并根据企业的生产日志配合使用预测干预法,对钢铁企业污染物排放量进行预测。通过该算法与传统的时间序列预测模型动态指数平滑法进行比较。证明基于遗传算法与动态三次指数平滑的预测模型具有优良的预测精度和准确的预测数据走势的能力,在钢铁企业污染物排放量预测中具有良好的适用性。; 黄伟建张一帆黄远; 关键词：污染物排放量遗传算法动态参数

MATLAB与OpenACC结合实现中值滤波算法并行优化: 2019年; 针对当前基于CUDA的中值滤波并行加速算法存在的编程复杂,图像数据提取和显示环节实现繁琐等问题提出了利用MATLAB和OpenACC结合的并行算法。该算法采用MATLAB实现图像的提取并转换成数组文件,之后利用OpenACC实现串行代码到并行代码的转换并处理MATLAB转换的数组文件,最后通过MATLAB将滤波后的数据显示成图像。通过仿真实验进行中值滤波算法的加速实验,结果表明:提出的算法在大量减少代码转换工作量的情况下加速效果较串行程序提升明显且与CUDA加速效果相当。; 黄伟建王月兴黄远; 关键词：MATLAB 中值滤波

结合用户聚类与改进用户相似性的协同过滤推荐被引量：19: 2020年; 协同过滤算法作为一种信息筛选的重要方式,在大数据时代下受到越来越多的关注。但传统的协同过滤算法由于面临着严重的数据稀疏性以及只考虑用户间的评分相似性,导致推荐准确率较低。对此,提出了一种改进的协同过滤算法。利用K-means++算法对用户属性进行聚类,从而降低数据的稀疏性;考虑到用户兴趣会随时间发生动态变化,在传统的评分相似性中引入时间因素;将信任误差引入到用户间的信任关系中,从而改善用户信任度;将基于时间因素的评分相似性与改进的用户信任度进行融合,从而提高用户相似性的计算精度。在MovieLens数据集上进行仿真实验,结果表明,该算法能有效地提高推荐的预测准确性。; 顾明星黄伟建黄远生龙申超张梦甜; 关键词：协同过滤信任度相似度

基于逐层预测模型的感应电机效率优化滑模控制被引量：5: 2014年; 针对轻载时感应电机效率优化运行问题,减少转子磁链是一种有效的方法,但转子磁链受电动机参数变化的影响,为了切实保证感应电机运行效率最优,在不同的工况下得到合适的转子磁链给定值成了问题的关键。为了提高转子磁链的预测精度,本文提出了一种基于二叉树型分层神经网络的逐层预测模型。该模型通过逐层细化预测范围并选用多个相同结构的神经网络进行递推,在复杂的工况下得到合适的转子磁链给定值,实现系统效率最优。此外,为了提高效率优化过程中电机转速的响应速度,设计了一种基于新型趋近律的滑模变结构控制策略,从而保证系统轻载时运行效率高并且转速响应迅速。仿真和实验验证了方案的有效性。; 苗敬利黄远; 关键词：感应电动机神经网络滑模控制

面向空气质量的时空混合预测模型被引量：12: 2020年; 由于城市中各区域空气质量同时存在时间与空间维度上的相关性,而传统深度学习模型结构比较单一,并且难以从时空角度进行建模。针对该问题提出一种可以同时提取空气质量间复杂时空关系的STAQI模型用于空气质量预测。该模型由局部组件和全局组件构成,分别用于描述本地污染物浓度和邻近站点空气质量状况对目标站点空气质量预测产生的影响,并利用加权融合组件输出获得预测结果。在全局组件中,利用图卷积网络改进门控循环单元网络的输入部分,从而提取出输入数据中的空间特征。最后将STAQI模型与多种基准模型和变体模型进行对比。其中,STAQI模型与门控循环单元模型和全局组件变体模型相比,均方根误差(RMSE)分别下降约19%和16%。结果表明STAQI模型对于任意时间窗口都具有最佳预测性能,并且对不同目标站点的预测结果验证了该模型具有较强的泛化能力。; 黄伟建李丹阳黄远; 关键词：空气质量预测时空数据

基于深度学习的PM2.5浓度长期预测被引量：5: 2021年; 为提高PM2.5长期预测精度,以空气污染物与气象因素作为影响因子,提出一种基于深度学习的TSMN(time series memory network)预测模型。该模型由两个组件构成,本地记忆组件利用外部记忆方式提高模型长程记忆能力,并与多站点空间关系建模的邻域组件协同从时空角度完成PM2.5长期预测。通过使用不同评价指标将TSMN模型与多种模型进行对比,其中与性能较优的CNN-LSTM模型相比,该模型的RMSE、MAE分别下降5.2%、5.7%,R^(2)提升7.5%。实验结果表明TSMN模型能够有效提高PM2.5浓度的长期预测精度。; 黄伟建李丹阳黄远; 关键词：时间序列预测

基于GA的负相关剪切集成不平衡行为分类研究: 2019年; 基于传感器的人类活动识别(HAR)在健康医疗领域具有重要的研究价值及研究意义。以往的关于传感器人类活动分类识别算法的研究,并没有考虑不同类别行为数据间的不平衡性。为了解决不同行为类别数据间的不平衡性影响算法精确度的问题,此算法采用下采样方法从大类和小类数据集中随机抽取选出若干组数量上相等的两种数据的集合,将多个不平衡数据变成平衡数据。其次,多个平衡数据集上训练多个弱分类器。然后,此算法以弱分类器的负相关和预测精度为代价函数,使用遗传算法挑选出能够使代价函数值最高的弱分类器来构成集成分类器。使集成算法内的弱学习器具有较高预测精度和多样性。最后,此算法使用挑选出的弱学习器构成集成学习器对人的行为进行集成分类。此算法在已有的行为数据集上进行了仿真实验研究,实验结果证明本文提出的基于遗传的负相关剪切集成不平衡行为识别算法相对于传统算法能够有效提高不平衡行为识别的正确率。; 白梅娟肖书忠艾成伟赵超黄远侯帅黄伟建; 关键词：不平衡多样性遗传算法

基于混沌猫群算法的云计算多目标任务调度被引量：18: 2019年; 对于云计算中多目标任务调度问题,提出了一种基于混沌猫群算法(chaos cat swarm optimization,CCSO)的多目标任务调度调度模型.该模型中把任务执行时间和系统负载均衡做为优化目标.模型中使用的调度算法通过搜寻和跟踪两种模式以及Logistic混沌映射对实验数据进行处理,进而得到最优任务调度解集.在CloudSim仿真平台上,将实验结果与遗传算法和粒子群优化算法进行比较.结果表明混沌猫群算法不仅缩短了任务执行时间也使系统负载更加趋于均衡,从而能更高效的完成云计算中多目标任务调度.; 黄伟建辛风俊黄远; 关键词：云计算任务调度负载均衡多目标优化

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