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一种改进的智能蚁群优化算法
1
作者 尚鲜连 任小艳 陈静 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期269-271,共3页
为了提高基本蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效... 为了提高基本蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。 展开更多
关键词 智能蚁群算法 自适应调整 信息素 最近节点选择 优化
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基于KNN-LSTM的区域热负荷短期预测及在机组热电可行域的应用研究 被引量：10
2
作者 刘立巍 周建新 +1 位作者 刘培栋 司风琪 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期91-97,共7页
为了准确预测热电联产机组的热负荷进而确定机组的热电可行域,使用互信息法筛选预测模型的输入参数。搭建了基于粒子群(PSO)参数寻优的最邻近节点(KNN)模型和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对电厂的单日供暖热负荷进行预测,并提出将两种... 为了准确预测热电联产机组的热负荷进而确定机组的热电可行域,使用互信息法筛选预测模型的输入参数。搭建了基于粒子群(PSO)参数寻优的最邻近节点(KNN)模型和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对电厂的单日供暖热负荷进行预测,并提出将两种预测方法相结合的KNN-LSTM模型,通过对比发现该混合预测模型在处理短期热负荷异常波动问题时提高了预测模型的鲁棒性。在搭建热电联产机组热力仿真模型的基础上,根据热负荷短期预测结果和机组深度调峰限制条件确定机组的最低运行电负荷,提高了机组预测最低运行电负荷的能力。 展开更多
关键词 深度调峰 热电耦合 热负荷预测 最邻近结点算法 长短期记忆神经网络
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基于WIFI的位置指纹参考节点密度与定位精度关系研究 被引量：4
3
作者 左泽谦 潘军 +3 位作者 蒋立军 邢立新 孙也涵 仲伟敬 《世界地质》 CAS 2019年第2期532-538,共7页
为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方... 为探究基于WIFI的位置指纹室内定位中定位精度与离线数据库参考节点密度关系,本文采用待测节点与参考节点位置关系原理理论推导、正方形、三角形和六边形三种不同参考节点的排布方式的计算机拟合并以正方形排布方式为例进行实际验证的方法,对参考节点密度与定位精度关系开展研究。回归分析结果表明,参考节点密度与定位精度在不同排布方式下均呈现显著正相关线性关系。 展开更多
关键词 室内定位 RSSI 加权K近邻算法(WKNN) 参考节点密度
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基于灰色关联分析的传感器节点连通算法 被引量：1
4
作者 张苏颖 竺兴妹 许曙青 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期127-131,共5页
为了解决传统传感器连通算法难以完全剔除连通干扰因子,导致节点连通性较差,提出将灰色关联分析方法应用在传感器节点连通算法设计中。采集传感器节点信息,确定各个节点之间的灰度关联关系,通过序列因子之间的极差转化剔除序列中的连通... 为了解决传统传感器连通算法难以完全剔除连通干扰因子,导致节点连通性较差,提出将灰色关联分析方法应用在传感器节点连通算法设计中。采集传感器节点信息,确定各个节点之间的灰度关联关系,通过序列因子之间的极差转化剔除序列中的连通干扰因子。采用K邻近搜索算法获得特征点附近邻域点,并凭借特征向量与特征值建造局部节点连通范围平面。最后提取节点连通点与线的特征,利用矩形节点连通区域进行分割,从而实现传感器节点的高效连通。仿真分析结果表明,与传统连通算法相比,提出的算法能够降低节点跳数,并能够保持较高连通率与连通稳定性。因此,说明提出的算法能够全方面提高节点连通性能。 展开更多
关键词 传感器节点 连通算法 灰色关联分析 K邻近搜索算法 干扰因子
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基于改进KNN近邻实体的知识图谱嵌入模型 被引量：1
5
作者 刘婕 孙更新 宾晟 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期30-37,共8页
为了更好地表示邻居节点数量较少的罕见实体,提出基于近邻实体的知识图谱嵌入模型NNKGE,使用K近邻算法获得目标实体的近邻实体作为扩展信息,并在此基础上提出RNNKGE模型,使用改进的K近邻算法获得目标实体在关系上的近邻实体,通过图记忆... 为了更好地表示邻居节点数量较少的罕见实体,提出基于近邻实体的知识图谱嵌入模型NNKGE,使用K近邻算法获得目标实体的近邻实体作为扩展信息,并在此基础上提出RNNKGE模型,使用改进的K近邻算法获得目标实体在关系上的近邻实体,通过图记忆网络对其编码生成增强的实体表示。通过对公共数据集上实验结果的分析,以上两个模型在仅使用近邻节点的情况下均实现了对基准模型(CoNE)的性能超越,缓解了数据稀疏问题并改善了知识表示性能。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱嵌入 邻居节点 K近邻算法 图记忆网络
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机器学习分类算法在社区问答系统中的应用
6
作者 孙熙然 《电脑知识与技术》 2021年第12期195-197,共3页
机器学习被广泛应用到自然语言处理中,社区问答提供了新的有趣的研究方向。在传统问答领域,通过分类算法研究用户交互行为并分析其交互方式,能够促进用户交互与相关岗位结构的开发。在此背景下,针对SemEval语义测评大赛提供的语料库进... 机器学习被广泛应用到自然语言处理中,社区问答提供了新的有趣的研究方向。在传统问答领域,通过分类算法研究用户交互行为并分析其交互方式,能够促进用户交互与相关岗位结构的开发。在此背景下,针对SemEval语义测评大赛提供的语料库进行了研究,基于KNN算法、随机森林等分类方法对问题的答案进行分类,并对分类结果进行分析和研究。实验结果表明,GBRT和随机森林这两种算法的分类效果最好。 展开更多
关键词 答案分类 自然语言处理 机器学习 随机森林 最邻近节点算法
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