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基于模糊综合评价的课堂教学质量数据挖掘

计算机科学 2008年第2期35卷 154-156,170页

作者：洪月华玉林师范学院数学与计算机科学系玉林537000

本文从应用模糊综合评价法得到教师的课堂教学质量的评估等级和量化成绩,应用模糊聚类算法确定主关键条件属性集,使用模糊数据挖掘出评估数据库中教师课堂教学质量评估等级同评估指标之间的规则知识,以一个应用实例为对象建立的课堂教... 详细信息

本文从应用模糊综合评价法得到教师的课堂教学质量的评估等级和量化成绩,应用模糊聚类算法确定主关键条件属性集,使用模糊数据挖掘出评估数据库中教师课堂教学质量评估等级同评估指标之间的规则知识,以一个应用实例为对象建立的课堂教学质量模糊数据挖掘验证了该方法的可行性。

关键词：模糊综合评价法模糊数据挖掘教学质量模糊聚类

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传感器网络分布式免疫遗传聚类算法研究

微电子学与计算机 2013年第3期30卷 156-159页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系广西南宁530007

本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统k-means对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传k-means聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统k-means聚类... 详细信息

本文研究无线传感器网络数据的聚类分析问题.针对传统k-means对初始聚类中心敏感和易于陷入局部次优解的缺点,提出一种基于传感器网络的分布式免疫遗传k-means聚类算法.该算法将聚类中心作为染色体,通过遗传算法来优化传统k-means聚类算法的初始聚类中心,将免疫算法的选择操作引入染色体的遗传进化中,使染色体的浓度和适应度共同对其在进化中被选择产生影响,实现了染色体种群的多样性保持机制和自我调节功能,将搜索工作引向全局最优,较好地解决了k-means算法的早熟现象问题.实验结果证明,本文算法改进了数据的聚类划分效果,能够把聚类结果快速收敛至全局最优,聚类准确率较高.

关键词：聚类分析免疫算法遗传算法无线传感器网络

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蜂群K-means聚类算法改进研究

科技通报 2016年第4期32卷 170-173页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系南宁530007

针对经典K-means聚类算法过于依赖初始聚类中心和易陷入局部最优的不足,提出一种带有学习能力的人工蜂群算法(ABC)与K-means迭代相结合的聚类算法。该算法通过能动态调节的学习权重因子来平衡人工蜂群算法的全局探测与局部搜索能力,同... 详细信息

针对经典K-means聚类算法过于依赖初始聚类中心和易陷入局部最优的不足,提出一种带有学习能力的人工蜂群算法(ABC)与K-means迭代相结合的聚类算法。该算法通过能动态调节的学习权重因子来平衡人工蜂群算法的全局探测与局部搜索能力,同时结合K-means聚类快速的优点,来提高聚类算法的全局寻优能力,降低初始聚类中心对算法聚类质量的影响。通过仿真试验验证,该算法克服了K-means算法的缺点,具有收敛速度快、稳定性强和聚类精度高的优势,得到良好的聚类效果。

关键词：人工蜂群算法 K-means聚类算法学习能力聚类

一种基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络

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微电子学与计算机 2014年第4期31卷 156-159页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系广西南宁530007

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复... 详细信息

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越.

关键词：蚁群算法ACA 粗糙集 BP神经网络

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基于MPI蜂群K均值聚类算法并行化计算

计算机工程与设计 2017年第12期38卷 3339-3343页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系广西南宁530007

基于传统编程模型的K均值聚类算法是典型的串行算法,对大数据聚类时性能不佳,为获得令人满意的大数据聚类性能要求,解决K均值聚类算法的固有不足,提出一个基于MPI的蜂群K均值进行并行化聚类的算法。结合改进的蜂群算法和K均值迭代,使算... 详细信息

基于传统编程模型的K均值聚类算法是典型的串行算法,对大数据聚类时性能不佳,为获得令人满意的大数据聚类性能要求,解决K均值聚类算法的固有不足,提出一个基于MPI的蜂群K均值进行并行化聚类的算法。结合改进的蜂群算法和K均值迭代,使算法的全局寻优能力得到提高,降低初始聚类中心对算法聚类质量的影响,对该算法做MPI并行化改进,实现基于MPI的蜂群聚类算法并行计算。通过对串行与并行蜂群K均值聚类算法分别进行仿真实验验证,得到了并行蜂群K均值聚类算法在效率和性能上更优的结论。

关键词：人工蜂群算法 K均值聚类 MPI并行编程并行计算大数据

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无线传感器网络中分布式数据挖掘算法研究

计算机仿真 2012年第12期29卷 167-170,179页

作者：洪月华广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

研究无线传感器网络中数据挖掘问题。针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显,导致耗费了珍贵的网络能量。为解决上述问题,提出在每个传感器节点上进行基于... 详细信息

研究无线传感器网络中数据挖掘问题。针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显,导致耗费了珍贵的网络能量。为解决上述问题,提出在每个传感器节点上进行基于粗糙集与遗传BP网络相结合的分布式数据挖掘算法,利用GA来训练BP网络的阈值和权值来构成遗传BP网络(GABP),克服BP网络的某些不足;利用粗糙集RS在消除冗余信息、处理不确定性数据等方面的优势,缩减训练数据输入BP网络的维度。仿真结果表明,改进算法能有效地实现对无线传感器网络中的数据进行分类,取得了较理想的效果。

关键词：分布式数据挖掘无线传感器网络粗糙集遗传算法神经网络

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一种具有学习能力的人工蜂群优化算法

微电子学与计算机 2015年第6期32卷 154-158页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系广西南宁530007

针对传统人工蜂群算法对高维多峰问题优化时常常易陷入局部最优解,导致算法早熟收敛,而对单峰问题优化时收敛速度不够快的不足.为了使算法的性能得到进一步的优化,提出了一种带有双重学习能力的人工蜂群改进算法(DLABC).DLABC算法中采... 详细信息

针对传统人工蜂群算法对高维多峰问题优化时常常易陷入局部最优解,导致算法早熟收敛,而对单峰问题优化时收敛速度不够快的不足.为了使算法的性能得到进一步的优化,提出了一种带有双重学习能力的人工蜂群改进算法(DLABC).DLABC算法中采蜜蜂对蜜源邻域进行局部搜索时,增加个体对其自身最优值的自我学习能力和对种群中的其他个体最优值的社会学习能力,使用随着迭代次数动态变化的学习权重因子来平衡种群的局部搜索和全局探测能力,防止算法早熟收敛和加快收敛速度.通过对标准函数仿真测试验证,和几个改进的人工蜂群算法比较,DLABC算法的优化性能有了较大程度的提高.

关键词：人工蜂群算法优化学习能力

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无线传感网络监测数据分类算法仿真分析

微电子学与计算机 2013年第10期30卷 149-152页

作者：洪月华广西经济管理干部学院计算机系广西南宁530007

研究无线传感网络数据的准确分类问题.针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络... 详细信息

研究无线传感网络数据的准确分类问题.针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法.该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作.仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高.

关键词：免疫算法 BP神经网络无线传感器网络数据挖掘

谈软件工程在毕业设计指导与学生能力培养中的运用

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教育与职业 2006年第24期 125-126页

作者：伍华健洪月华刘力玉林师范学院数学与计算机科学系

软件工程是计算机专业一门重要的基础课，是实践性、应用性很强的学科。文章主要研究了学生在毕业设计时如何综合运用软件工程学的原理、技术与方法来组织和管理软件生产，以保证达到学以致用的目的，进而培养学生的创新能力、实践能力... 详细信息

软件工程是计算机专业一门重要的基础课，是实践性、应用性很强的学科。文章主要研究了学生在毕业设计时如何综合运用软件工程学的原理、技术与方法来组织和管理软件生产，以保证达到学以致用的目的，进而培养学生的创新能力、实践能力和协作能力。

关键词：软件工程毕业设计能力培养