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自适应变异蝴蝶优化算法

计算机工程与科学 2023年第6期45卷 1123-1133页

作者：黄学雨罗华江西理工大学软件工程学院江西南昌330013 南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室江西南昌330013 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对基本蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种自适应变异蝴蝶优化算法。首先,利用改进帐篷映射结合重心反向学习初始化种群,获得更好的初始解;其次,在位置更新处引入非线性惯性权重,平衡算法的全... 详细信息

针对基本蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种自适应变异蝴蝶优化算法。首先,利用改进帐篷映射结合重心反向学习初始化种群,获得更好的初始解;其次,在位置更新处引入非线性惯性权重,平衡算法的全局搜索与局部搜索能力;最后,在算法运行过程中,根据群体适应度方差以及当前最优解大小来决定是否对当前最优解和最差解进行高斯变异二次寻优,增强算法跳出局部最优的能力。对12个基准测试函数的多种维度仿真实验结果表明,该算法在收敛速度、求解精度和寻优稳定性方面明显优于其他对比算法。

关键词：蝴蝶优化算法帐篷映射重心反向学习非线性惯性权重高斯变异

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融合正余弦策略的算术优化算法

计算机工程与科学 2023年第7期45卷 1320-1330页

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦... 详细信息

针对算术优化算法存在的求解精度低、收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合正弦余弦策略的算术优化算法。根据个体适应度的变化信息自适应调整数学优化器加速函数MOA,平衡算法的全局探索和局部开发能力;将改进后的正弦余弦算法引入算法的局部开发阶段,增加迭代后期种群多样性,避免算法陷入局部最优,有效提升算法的求解精度和收敛速度。在14个基准测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法在求解精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显提升。最后将改进算法用于支持向量机SVM参数优化,并建立学生知识水平预测模型,进一步验证了算法的实用性和优越性。

关键词：算术优化算法自适应正弦余弦算法函数优化

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融合排序弹性碰撞的改进麻雀搜索算法

计算机科学与探索 2023年第8期17卷 1867-1878页

作者：王子恺黄学雨朱东林郭伟江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 江西理工大学软件工程学院南昌330013 南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室南昌330013

为了改善麻雀搜索算法(SSA)种群初始化结果不充分导致多样性丧失,勘探和开采过程中易受到个别位置信息干扰影响寻优精度等缺点,提出了融合排序弹性碰撞的新型麻雀搜索算法(XSSA)。首先,采用改进的无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)初始化种群... 详细信息

为了改善麻雀搜索算法(SSA)种群初始化结果不充分导致多样性丧失,勘探和开采过程中易受到个别位置信息干扰影响寻优精度等缺点,提出了融合排序弹性碰撞的新型麻雀搜索算法(XSSA)。首先,采用改进的无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)初始化种群,提升了初始种群分布的分散程度;其次,使用高斯随机游走策略平衡算法的探勘和开发能力;此外,在发现者更新后对所有个体执行排序弹性碰撞策略,避免算法过早地收敛到局部极值;最后,根据不同阶段的寻优特点制定多策略边界处理机制,保留住种群数量,避免多样性的丧失。同时,结合重要的位置信息对超出边界的个体进行位置再更新,使得处理后的位置更加合理,为接下来的迭代搜索提供质量保证。对12个基准函数进行仿真实验,并画出收敛精度图直观展示算法性能。借助各策略的贡献测试、Wilcoxon秩和检验、Friedman检验的综合排名等证明了XSSA的有效性、独特性和具有较好的寻优性能。

关键词：麻雀搜索算法(SSA) 无限折叠迭代混沌映射(ICMIC) 高斯随机游走(GWL) 排序弹性碰撞多策略边界处理

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基于MapReduce和改进密度峰值的划分聚类算法

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计算机应用研究 2021年第10期38卷 2988-2993,3024页

作者：黄学雨向驰陶涛江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

对于基于划分的聚类算法随机选取初始聚类中心导致初始中心敏感,聚类结果不稳定、集群效率低等问题,提出一种基于MapReduce框架和改进的密度峰值的划分聚类算法(based on MapReduce framework and improved density peak partition clus... 详细信息

对于基于划分的聚类算法随机选取初始聚类中心导致初始中心敏感,聚类结果不稳定、集群效率低等问题,提出一种基于MapReduce框架和改进的密度峰值的划分聚类算法(based on MapReduce framework and improved density peak partition clustering algorithm,MR-IDPACA)。首先,通过自然最近邻定义新的局部密度计算方式,将搜索样本密度峰值点作为划分聚类算法的初始聚类中心;其次针对算法在大规模数据下运行时间复杂,提出基于E2LSH(exact Euclidean locality sensitive hashing)的一种分区方法,即KLSH(K of locality sensitive hashing)。通过该方法对数据分区后结合MapReduce框架并行搜寻初始聚类中心,有效减少了算法在搜索初始聚类中心时的运行时间;对于MapReduce框架中的数据倾斜问题,提出ME(multistage equilibrium)策略对中间数据进行多段均衡分区,以提升算法运行效率;在MapReduce框架下并行聚类,得到最终聚类结果。实验得出MR-IDPACA算法在单机环境下有着较高的准确率和较强的稳定性,集群性能上也有着较好的加速比和运行时间,聚类效果有所提升。

关键词：划分聚类算法密度峰值自然最近邻 MapReduce 数据倾斜

基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法

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微电子学与计算机 2014年第5期31卷 36-40页

作者：黄学雨钟艳青江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

为了提高web缓存的性能,提出了一种基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法PGDSF-AI.首先将Web中具有不同浏览特征的用户分为多类,为每一类用户建立类Markov链,进一步建立多Markov链预测模型.然后利用该模型对当前的用户请求预测,进... 详细信息

为了提高web缓存的性能,提出了一种基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法PGDSF-AI.首先将Web中具有不同浏览特征的用户分为多类,为每一类用户建立类Markov链,进一步建立多Markov链预测模型.然后利用该模型对当前的用户请求预测,进而组成预测对象集.当缓存空间不足时,选取键值最小且不在预测对象集中的对象替换.通过估算对象的平均间隔时间,避免缓存大量保留长时间没有访问的对象.实验结果表明,提出的算法有较好的性能.

关键词： Web缓存替换算法 Markov链预测模型浏览序列

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基于Java应用程序的可移植缓存模型

微电子学与计算机 2014年第9期31卷 101-104,108页

作者：黄学雨张茂新江西理工大学应用科学学院江西赣州341000 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

为了研究Java应用程序与缓存系统的相互独立性,结合Java应用程序的缓存特征,提出了一种基于Java的可移植缓存模型PCM-JA.借助Java技术的平台无关性,PCM-JA型可以移植到不同的平台.并且为Java应用程序提供了一个通用的方法来创建、访问... 详细信息

为了研究Java应用程序与缓存系统的相互独立性,结合Java应用程序的缓存特征,提出了一种基于Java的可移植缓存模型PCM-JA.借助Java技术的平台无关性,PCM-JA型可以移植到不同的平台.并且为Java应用程序提供了一个通用的方法来创建、访问、更新和删除Cache中的条目,介绍了该模型的五个核心模块及其功能实现,研究了具体的缓存策略,结合现有缓存算法给出了相应的算法设计.实验结果表明,提出的缓存模型具有较好的性能.

关键词： Java Cache 可移植性缓存模型缓存策略

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具有特征选择的多源自适应分类框架

计算机应用 2020年第9期40卷 2499-2506页

作者：黄学雨徐浩特陶剑文江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 宁波职业技术学院电子信息工程学院浙江宁波315100

对于现有的多源自适应学习方案无法有效区分多个源域中的有用信息并迁移至目标域的问题,提出一种具有特征选择的多源自适应分类框架(MACFFS),并将特征选择和共享特征子空间学习整合到统一框架中进行联合特征学习。具体来说,MACFFS将来... 详细信息

对于现有的多源自适应学习方案无法有效区分多个源域中的有用信息并迁移至目标域的问题,提出一种具有特征选择的多源自适应分类框架(MACFFS),并将特征选择和共享特征子空间学习整合到统一框架中进行联合特征学习。具体来说,MACFFS将来自多个源域的特征数据投影至不同的潜在空间中来学习得到多个源域分类模型,实现目标域的分类。然后,将得到的多个分类结果进行整合用于目标域分类模型的学习。此外,框架还利用L2,1范数稀疏回归代替传统的基于L2范数的最小二乘回归来提高鲁棒性。最后,把多种现有方法在两项任务中与MACFFS进行实验比较分析。实验结果表明,与现有方法中表现最好的DSM相比,MACFFS节省了接近1/4的计算时间,并且提升了大约2%的识别率。总的来说,MACFFS结合了机器学习、统计学习等相关知识,为多源自适应方法提供了一个新的思路,且该方法在现实场景下的识别应用中比现有方法具有更好的性能。

关键词：多源自适应目标识别共享特征子空间特征选择迁移学习

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听觉特性与教学效果之初探

临床军医杂志 1994年第1期26卷 14-15页

作者：黄学雨

教员讲授是整个教学过程中的重要手段之一,直接影响教学效果.教员讲,学员听构成了最基本的教学过经,如何提高教员讲授时发声的科学性,提高学员的听课效果,与正确理解和应用听觉特性关系密切.本文通过对听觉特性的研究而提高教学效果进... 详细信息

教员讲授是整个教学过程中的重要手段之一,直接影响教学效果.教员讲,学员听构成了最基本的教学过经,如何提高教员讲授时发声的科学性,提高学员的听课效果,与正确理解和应用听觉特性关系密切.本文通过对听觉特性的研究而提高教学效果进行了初步探讨,介绍如下.

关键词：教学效果听觉特性作用时间听力损失声强恢复时间学员提高教学效果听觉疲劳教员授课

基于多元回归的离子型稀土矿浸出率预测模型研究

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有色金属科学与工程 2024年

作者：陈强李明周黄学雨黄德晟谢芳芳江西理工大学冶金工程学院江西离子型稀土工程技术研究有限公司

离子型稀土原地浸出过程属于典型的复杂非线性体系，其影响因素多且交互耦合，难以通过机理型模型对浸出条件与浸出率的关系进行定量描述。本文针对离子型稀土原地浸矿工艺过程，基于多元非线性回归原理和柱浸模拟实验结果，以原矿品位... 详细信息

离子型稀土原地浸出过程属于典型的复杂非线性体系，其影响因素多且交互耦合，难以通过机理型模型对浸出条件与浸出率的关系进行定量描述。本文针对离子型稀土原地浸矿工艺过程，基于多元非线性回归原理和柱浸模拟实验结果，以原矿品位、浸矿剂浓度、浸矿流速、母液平均浓度等为自变量，稀土浸出率为因变量，构建了稀土浸出率预测模型和计算系统，建立了工艺条件与浸出率的量化关系，模型检验分析结果表明：所构建模型可靠性和预测准确率较高，稀土浸出率预测计算准确率可达97.785%。

关键词：离子型稀土多元非线性回归稀土浸出率预测模型计算系统