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A Novel Hybrid Data Clustering Algorithm Based on Artificial Bee Colony Algorithm and K-Means

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Chinese Journal of Electronics 2015年第4期24卷 694-701页

作者： TRAN Dang Cong WU Zhijian WANG Zelin deng changshou State Key Laboratory of Software Engineering School of Computer Wuhan University Vietnam Academy of Science and Technology School of Information Science and Technology Jiujiang University

To improve the performance of K-means clustering algorithm, this paper presents a new hybrid approach of Enhanced artificial bee colony algorithm and Kmeans(EABCK). In EABCK, the original artificial bee colony algorithm(called ABC) is enhanced by a new mutation operation and guided by the global best solution(called EABC). Then, the best solution is updated by Kmeans in each iteration for data clustering. In the experiments, a set of benchmark functions was used to evaluate the performance of EABC with other comparative ABC variants. To evaluate the performance of EABCK on data clustering, eleven benchmark datasets were utilized. The experimental results show that EABC and EABCK outperform other comparative ABC variants and data clustering algorithms, respectively.

关键词： Data clustering K-means Artificial bee colony Mutation operation

基于深度学习的超声导波识别轨头疲劳裂纹深度的研究

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自动化与仪器仪表 2024年第6期 246-251页

作者：曾伟孙杰辉邓长寿罗东云蔡苗苗姚飞艳九江学院电子信息工程学院九江332005

为了保障高速列车的安全运行,迫切需要一种能够自动化和智能化检测列车钢轨损伤的无损检测技术。因此,利用深度学习方法和超声导波技术相结合的方法对钢轨轨头疲劳损伤深度进行定量评估。首先搭建基于超声导波的钢轨轨头疲劳损伤检测系... 详细信息

为了保障高速列车的安全运行,迫切需要一种能够自动化和智能化检测列车钢轨损伤的无损检测技术。因此,利用深度学习方法和超声导波技术相结合的方法对钢轨轨头疲劳损伤深度进行定量评估。首先搭建基于超声导波的钢轨轨头疲劳损伤检测系统,得到不同深度的钢轨轨头疲劳损伤与超声导波相互作用的透射波信号,然后通过小波变换获得小波时频图,同时增加三种高斯白噪声(高斯白噪声为0.1、0.3和0.5),将小波时频图分成8∶2的训练集和测试集,最后采用GoogLeNet、Mobilenetv1、Mobilenetv2、Mobilenetv3四种深度学习模型对钢轨疲劳损伤深度进行分类,分别比较四种模型的准确率、召回率、精确率及F1得分等模型性能。实验结果表明,Mobilenetv3深度模型与超声导波技术结合用于钢轨轨头疲劳损伤深度定量检测具有98%的识别准确率。本研究工作将深度学习模型与超声导波技术相结合用于识别钢轨疲劳损伤深度检测的可行性和可靠性提供基础。

关键词：钢轨轨头疲劳损伤超声导波小波变换深度学习模型定量检测

Improved Differential Evolution Algorithm and its Application in Complex Function Optimization

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Binary Encoding Differential Evolution with Application to Combinatorial Optimization Problem

第26届中国控制与决策会议

作者： XiaoGang Dong Yan Liu changshou deng School of Information Science and Technology Jiujiang University

When solving complex function optimization problem, Differential evolution（DE） algorithms may suffer from low convergence rate. In this paper, we propose an improved differential evolution algorithm named n-IDE. Our algorithm uses Gaussian sequence to dynamically generate zoom factors and applies an improved hybrid mutation strategy to individuals in order to improve the overall performance. We compare n-IDE with existing DE approaches using benchmark functions and the experimental result shows that n-IDE has significant improvement on the convergence rate.

关键词： Function Optimization Differential evolution Hybrid Mutation Gaussian sequence

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Binary Encoding Differential Evolution with Application to C...

2013年中国智能自动化学术会议

作者： changshou deng Bingyan Zhao Yanlin Yang Hai Zhang School of Information Science and Technology Jiujiang University

Differential Evolution algorithm is a new competitive heuristic optimization algorithm in the continuous *** operators in the original Differential Evolution are simple;however,these operators make it impossible to use the Differential Evolution in the binary space *** on the analysis of problems led by the mutation operator of the original Differential Evolution in the binary space,a new mutation operator was proposed to enable this optimization technique can be used in binary *** new mutation operator,which is called semi-probability mutation operator,is a combination of the original mutation operator and a new probability-based defined *** experimental results of two different combinatorial optimization problems show its effectiveness and validity.

关键词： Combinatorial optimization problem Differential evolution Binary encoding Semi-probability mutation operator

来源： cnki会议评论

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基于三角的骨架差分进化算法

计算机研究与发展 2015年第12期52卷 2776-2788页

作者：彭虎吴志健周新宇邓长寿软件工程国家重点实验室(武汉大学) 武汉430072 武汉大学计算机学院武汉430072 九江学院信息科学与技术学院江西九江332005

差分进化(differential evolution,DE)算法简单高效,但其控制参数和差分变异策略对待解的优化问题较为敏感,对问题的依赖性较强.为克服这一缺陷,提出了一种新的基于三角的骨架差分进化算法(bare-bones differential evolution algorithm... 详细信息

差分进化(differential evolution,DE)算法简单高效,但其控制参数和差分变异策略对待解的优化问题较为敏感,对问题的依赖性较强.为克服这一缺陷,提出了一种新的基于三角的骨架差分进化算法(bare-bones differential evolution algorithm based on trigonometry,tBBDE),并使用随机泛函理论分析了算法的收敛性.算法采用了三角高斯变异策略以及三元交叉和交叉概率自适应策略对个体进行更新,并在收敛停滞时进行种群扰动,算法不仅继承了骨架算法无参数的优点,而且还很好地保留了DE算法基于随机个体差异进行的特性.通过对包括单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的26个基准测试函数的仿真实验和分析,验证了新算法的有效性和可靠性,经与多种同类的骨架算法以及知名的DE算法在统计学上的分析比较,证明了该算法是一种具有竞争力的新算法.

关键词：差分进化骨架粒子群优化高斯变异三元交叉全局优化

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粒子群优化算法的边界变异策略比较研究

计算机工程 2015年第3期41卷 191-197,210页

作者：宋莉邓长寿曹良林九江学院信息科学与技术学院江西九江332005

为解决粒子群优化(PSO)算法中粒子越界和早熟收敛等问题,在比较国内外学者提出的边界变异策略基础上,提出一种新的边界变异策略——双重限制变异策略。针对粒子越界时速度和位置变异方向的不同情形,通过同时限制粒子的更新位置和更新速... 详细信息

为解决粒子群优化(PSO)算法中粒子越界和早熟收敛等问题,在比较国内外学者提出的边界变异策略基础上,提出一种新的边界变异策略——双重限制变异策略。针对粒子越界时速度和位置变异方向的不同情形,通过同时限制粒子的更新位置和更新速度,将粒子控制在搜索空间范围内。利用5种测试函数进行实验,结果表明,与其他4种边界变异策略相比,双重变异策略收敛速度快,在解决粒子越界问题上具有较好的效果。此外,通过实验测试显示粒子的最大速度和最大位置的比值与变异策略的好坏程度成反比,为边界变异策略的研究提供了一定依据。

关键词：粒子群优化边界变异双重限制搜索空间越界早熟收敛

椭圆曲线密码技术在电子邮件加密中的应用和实现

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计算机应用与软件 2006年第11期23卷 127-128,141页

作者：周才学邓安远邓长寿九江学院信息科学与技术学院江西九江332005

指出被广泛使用的电子邮件加密软件PGP(Pretty Good Privacy)的不足。讨论了最新的椭圆曲线密码体制ECC(E llipticCurve Cryptography)与RSA相比的优越性。并把椭圆曲线密码技术应用于电子邮件加密系统,设计并实现了一套电子邮件加密软... 详细信息

指出被广泛使用的电子邮件加密软件PGP(Pretty Good Privacy)的不足。讨论了最新的椭圆曲线密码体制ECC(E llipticCurve Cryptography)与RSA相比的优越性。并把椭圆曲线密码技术应用于电子邮件加密系统,设计并实现了一套电子邮件加密软件。与PGP相比,它的安全程度更高、技术更先进。

关键词：有限域椭圆曲线基点离散对数数字签名散列函数

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多策略调和的布谷鸟搜索算法

计算机工程 2022年第8期48卷 85-97页

作者：彭虎李源汉邓长寿吴志健九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 武汉大学计算机学院武汉430072

布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布... 详细信息

布谷鸟搜索(CS)算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索(MSRCS)算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。

关键词：群智能算法布谷鸟搜索算法自适应步长解更新方法全局搜索

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求解高维优化问题的正交动态差分进化算法

计算机工程 2015年第7期41卷 17-24页

作者：董小刚邓长寿谢清柯林刘妍九江学院信息科学与技术学院江西九江332005 九江学院理学院江西九江332005

为解决差分进化算法求解高维优化问题时效率低下的问题,提出一种正交动态差分进化算法(ODDE),通过动态差分进化框架增强全局搜索能力,利用基于正交实验设计的正交交叉算子加强局部空间搜索能力。基于9个标准测试函数,选择30,100,300,500... 详细信息

为解决差分进化算法求解高维优化问题时效率低下的问题,提出一种正交动态差分进化算法(ODDE),通过动态差分进化框架增强全局搜索能力,利用基于正交实验设计的正交交叉算子加强局部空间搜索能力。基于9个标准测试函数,选择30,100,300,500这4种维度对差分进化算法、动态差分进化算法、正交差分进化算法和ODDE算法进行对比实验,结果表明,ODDE算法的求解精度和收敛速率均优于对比算法,可广泛用于求解工程应用中的高维优化问题。

关键词：高维优化问题动态差分进化正交设计局部搜索正交交叉