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混合策略改进的金豺优化算法

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 99-112页

作者：朱兴淋汪廷华赖志勇赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西... 详细信息

针对金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢和易陷入局部最优等不足,提出一种混合策略改进的金豺优化算法(improved golden jackal optimization,IGJO)。在算法的最优解停滞更新时,引入柯西变异策略,增强种群多样性和提升算法陷入局部最优的逃逸能力;提出一种基于权重的决策策略,通过对金豺个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,加快算法的收敛速度。对8个基准测试函数以及部分CEC2017测试函数进行寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛速度;进一步地,将改进算法应用于支持向量回归(support vector regression,SVR)模型的参数优化,并在选取的5个UCI(University of California,Irvine)数据集上进行实验,验证了改进算法的有效性。

关键词：金豺优化算法优化问题柯西变异权重

变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元的强收敛定理

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 292-298页

作者：高兴慧房萌凯郭玥蓉王永杰延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集... 详细信息

在Hilbert空间中,针对变分不等式问题和不动点问题的公共元,构造了一种惯性黏性迭代算法。在适当条件下,采用映射半闭定义和投影算子技巧,证明了所构造算法产生的迭代序列强收敛于伪单调变分不等式解集和半压缩映射有限族公共不动点集的公共元。数值实验结果说明了该算法的有效性。所得结果改进和推广了已有文献的一些结果。

关键词：变分不等式不动点半压缩映射有限族强收敛性

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基于局中人偏好的主从博弈α-核与弱α-核的存在性

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系统科学与数学 2024年

作者：仝佳琦宋宛玲宋奇庆山西师范大学数学与计算机科学学院

文章给出了局中人具有偏好的主从博弈模型,提出了具有偏好的主从博弈的α-核的概念,并证明了该模型中α-核的存在性,Yang和Ju (2016)在效用表示下的主从博弈合作解的存在性结果扩展到了具有一般偏好的主从博弈模型,从而拓展了主从博弈... 详细信息

文章给出了局中人具有偏好的主从博弈模型,提出了具有偏好的主从博弈的α-核的概念,并证明了该模型中α-核的存在性,Yang和Ju (2016)在效用表示下的主从博弈合作解的存在性结果扩展到了具有一般偏好的主从博弈模型,从而拓展了主从博弈的种类,给出了主从博弈合作解的更一般的描述形式,进而可以包括一些连续与非连续效用型的主从博弈模型,又通过定义局部FS-majorized条件,证明了具有更广义的偏好的主从博弈的α-核的存在性.进一步,文章给出了当主从博弈模型中有无限局中人时,具有偏好的主从博弈弱α-核的概念,并对其存在性进行了深入研究,最后证明了主从博弈的弱α-核的存在性.

关键词：主从博弈 α-核弱α-核局部FS-majorized

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整数群Z-部分作用的动力系统的回复性

山东大学学报(理学版) 2024年

作者：成丹丹王国涛山西师范大学数学与计算机科学学院

对整数群Z-部分作用的动力系统,引入部分作用各种回复点的定义;同时研究其的性质及其之间的关系;最后,给出2个整数群Z-部分作用的动力系统在拓扑半共轭条件下各种回复点之间的关系。

关键词：整数群Z-部分作用部分作用的周期点部分作用的ω极限点部分作用拓扑传递部分作用的非游荡点

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二阶格点动力系统的随机一致指数吸引子

数学学报（中文版） 2024年第1期67卷 21-44页

作者：杨坚周盛凡浙江师范大学数学科学学院金华321004

本文主要考虑具有拟周期外力项和可乘白噪声的二阶格点系统在无穷序列加权空间中的随机一致指数吸引子的存在性.首先给出无穷序列加权空间的积空间上的联合连续随机动力系统的随机一致指数吸引子存在的充分条件.其次利用OrnsteinUhlenb... 详细信息

本文主要考虑具有拟周期外力项和可乘白噪声的二阶格点系统在无穷序列加权空间中的随机一致指数吸引子的存在性.首先给出无穷序列加权空间的积空间上的联合连续随机动力系统的随机一致指数吸引子存在的充分条件.其次利用OrnsteinUhlenbeck过程,构造一个可逆变量代换将有白噪声的随机二阶格点系统(SDE)转化为无白噪声的随机二阶格点系统(RDE),证明RDE系统的解可以定义一个联合连续的随机动力系统.然后证明该联合连续随机动力系统的Lipschitz连续性,分解系统的两解之差为两个部分的和,并估计一些随机变量的期望.最后得到了所考虑系统的随机一致指数吸引子的存在性.

关键词：联合连续随机动力系统二阶格点系统随机一致指数吸引子拟周期外力可乘白噪声

外区域上可压缩Euler方程组的有限时间破裂

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中国科学：数学 2024年第3期54卷 247-258页

作者：蔡律赖宁安周忆复旦大学数学科学学院上海200433 浙江师范大学数学科学学院金华321004

本文研究高维(n=2,3)外区域中可压缩Euler方程组初边值问题解的长时间行为.假定初始密度和速度场在常状态附近有一个紧支集小扰动,本文证明带不可渗透边界条件的初边值问题没有整体解,并进一步给出解关于初值小扰动参数的生命跨度上界估... 详细信息

本文研究高维(n=2,3)外区域中可压缩Euler方程组初边值问题解的长时间行为.假定初始密度和速度场在常状态附近有一个紧支集小扰动,本文证明带不可渗透边界条件的初边值问题没有整体解,并进一步给出解关于初值小扰动参数的生命跨度上界估计;引入一种比较简单的试探函数方法,并结合能量恒等式证明主要结论.

关键词： Euler方程组可压缩外区域破裂生命跨度估计

TTLD-YOLOv7:非结构化环境下茶树病害的检测算法

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茶叶科学 2024年第3期44卷 453-468页

作者：俞淑燕杜晓晨冯海林李颜娥浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,... 详细信息

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,本模型在卷积特征图中实现了更高的空间识别能力,并降低了背景噪声对特征识别的影响。进一步的改进包括采用归一化瓦瑟斯坦距离度量和去耦头,以提高对小病斑的检测能力。使用K-means算法根据茶树病斑的特殊性生成了新的锚框,提高了模型的精确性和通用性。对比分析表明,该模型优于现有模型FasterR-CNN、 SSD、 YOLOv5s、 YOLO-Tea、 YOLOv7-tiny和YOLOv7,平均精确度提高5.39个百分点,达到了93%。改进后的模型可应用于茶树病害监测。

关键词：茶树病害 YOLOv7-tiny 自然环境目标检测

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SVM样本约简算法研究综述

计算机科学 2024年第7期51卷 59-70页

作者：张代俐汪廷华朱兴淋赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学... 详细信息

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低,对于大规模训练集,采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢,有时甚至无法执行的问题。为了缓解SVM在大规模训练集上存储需求高、训练时间长等问题,学者们提出了SVM样本约简算法。文中首先介绍了SVM理论基础,然后从基于聚类、几何分析、主动学习、增量学习和随机抽样5个方面系统综述了SVM样本约简算法的研究现状,讨论了各种SVM样本约简算法的优缺点,最后总结全文并展望未来。

关键词：支持向量机大规模数据集样本约简机器学习分类

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基于模糊隶属度函数的SVM样本约简算法

山西大学学报(自然科学版) 2024年第1期47卷 18-29页

作者：张代俐汪廷华朱兴淋赣南师范大学数学与计算机科学学院

支持向量机（Support vector machine,SVM）具有良好的学习泛化性能，但其学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低，对于大规模训练集，采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢等问题。为了缓解这个问题，由于不... 详细信息

支持向量机（Support vector machine,SVM）具有良好的学习泛化性能，但其学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低，对于大规模训练集，采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢等问题。为了缓解这个问题，由于不同的数据点对决策平面的贡献程度不同，本文通过模糊隶属度函数计算每个样本的隶属度，利用模糊隶属度评估每个样本的重要程度，从而将隶属度值低的样本进行约简。基于三种不同的模糊隶属度函数，分别提出了基于类中心距离、核目标对齐和中心核对齐模糊隶属度函数的SVM样本约简算法。在UCI(University of California, lrvine)和kaggle数据集上与传统的SVM和最近提出的基于牛顿法稀疏化SVM(Newtontype Sparse SVM, NSSVM)进行了大量的对比实验，实验结果验证了所提出的基于模糊隶属度函数的SVM样本约简算法在准确率、F-度量和Hinge损失这几个分类性能指标方面的优势。例如，基于中心核对齐模糊隶属度的SVM约简算法在diabetes数据集上取得了最高的准确率、F-度量和最小的Hinge损失。与SVM相比，准确率和F-度量分别提高了13.71%和9.55%,Hinge损失降低了3.28%；与NSSVM相比，准确率和F-度量分别提高了24.54%和9.38%,Hinge损失降低了21.54%。

关键词：机器学习支持向量机样本约简模糊隶属度函数