基于多目标基因表达式编程的电路演化算法

为提高电路演化的效率和成功率,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对多目标优化问题,在基因表达式编程(GEP:Gene Expression Programming)的基础上,提出了基于多目标基因表达式编程的电路演化算法(MGEP:Multi-Objective Gene Expression Progra...     

一次雷达气象数据处理研究

随着雷达技术的不断发展，目前越来越多的航管一次雷达在提供飞机运动学参数(位置、速度、加速度等)的同时，还提供了相应的气象信息．气象信息是为飞行服务的，气象条件与飞行安全的关系是极其重要的．在国际、国内的飞行事故原因中，有很大一部分跟天气或气象保障原因有关，也有不少飞行事故完全是由于天气原因造成的．因此，为飞机的飞行提供相应的气象数据，有着极其重要的意义．     

基于基因表达式编程的代价敏感分类算法

针对传统分类算法在稀有类上的分类效果不佳,通过引进代价矩阵,改进了基因表达式编程的适应度函数,提出了一种基于基因表达式编程的代价敏感分类 (CSC-GEP：Cost-Sensitive Classification-Gene Expression Programming) 算法,并在UCI数据集上对该算法进行了实验。实验结果表明,CSC-GEP的召回率、精度和F-度量值较C4.5分类器分别提高了7.07%,2.89%,5.12%,证明了CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。     

新形势下独立学院高等数学教学改革的探索与实践

笔者根据自己的教学实践经历，分析了目前独立学院数学教学存在的主要问题，进行了一系列的教学改革，增强了学生应用数学方法解决实际问题的能力，提高了教学效果。     

集值优化问题超有效元的导数型最优性条件

借助修正的Dubovitskij-Miljutin切锥和集值函数在这种切锥下定义的切导数,讨论了集值优化问题在超有效元意义下的Fritz John必要条件,当目标函数为严格伪凸集值映射、约束函数为弱伪凸集值映射时,得到了超有效元意义下的Kuhn-Tucker充分条件.     

基于两次聚类的k-匿名隐私保护

已有的k-匿名方法忽视了准标识符对不同敏感属性的影响且只考虑了对元组本身的聚类,在数据发布时造成了较大的信息损失。为此,提出一种通过两次聚类实现k-匿名的隐私保护方法。给出了影响矩阵的概念,用来描述准标识符对敏感属性的影响,研究了影响矩阵聚类技术,对敏感属性影响相近的元组进行聚类,实现k-匿名效果。实验验证结果表明,该方法具有良好的隐私保护效果,相对于基本k-匿名方法,该方法具有更小的平均等价类大小和更少的运行时间。     

基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP(Gene Expression Programming )算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法(DS-GEP:Gene Expression Programming based on diversified development strategy)。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。