赵志强
- 作品数：7 被引量：23H指数：3
- 供职机构：华侨大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于云模型的自学习进化算法
- 进化算子是影响进化优化效果的主要因素，针对当前在进化过程中没有充分考虑个体的能动性这一不足，结合目前进化论和遗传理论的最新进展，提出学习算子，并在此基础上对传统的进化算法的定义进行了拓展，提出基于学习算子的自学习进化算法...
- 赵志强缑锦
- 关键词：学习算子
- 基于拟合的二维正态云模型被引量：3
- 2009年
- 分析了现有的正向/逆向云生成器实现算法的不足之处,并在此基础上提出了基于拟合思想的正向/逆向云生成算法。通过将概念空间划分为几个子空间,然后再在各子空间上使用正向/逆向正态隶属云生成算法来拟合整个概念空间上问题的描述。在拟合过程中,子空间的划分数目是影响拟合效果的主要因素。通过一系列实验分析就子空间的划分数目给出了一个建议数目。最后,实例分析和比较结果表明了该算法的可行性和效率。
- 赵志强缑锦
- 关键词：不确定性隶属云
- 融合项目知识和用户分类的时间感知服务推荐研究
- 近年来,互联网在为用户提供海量数据的同时也造成了信息过载,精准的服务推荐方法是为用户提供优质服务的关键。服务推荐作为服务计算领域的重要研究方向,在解决用户信息过载问题上具有重要作用。传统服务推荐方法普遍存在着数据稀疏、计...
- 赵志强
- 关键词：知识图谱协同过滤
- 具有自适应邻域探测机制的改进型PSO算法被引量：10
- 2010年
- 针对基本PSO算法在全局优化中易陷入局部极值和收敛精度低的不足,分析了基本PSO算法早熟收敛的原因,提出具有自适应邻域探测机制的改进型粒子群优化(ANE-PSO)算法.该算法在进化过程中以概率总体递减的方式,选择部分粒子对最佳位置按半径总体递减的规则进行邻域探测,并引入速度变异算子,提高种群的多样性,增强了算法的全局搜索能力.并证明它依概率1收敛到全局最优解.通过与其它三个改进算法比较,结果表明ANE-PSO具有较好的全局搜索能力,收敛速度较快,稳定性较好,且没有增加时间复杂度,较有效的避免了早熟收敛问题.
- 武忠勇缑锦赵志强
- 关键词：粒子群优化自适应
- 基于个体适应度梯度的定向进化算法被引量：3
- 2010年
- 基于进化过程中父代个体和子代个体在种群中的适应度梯度,提出进化方向的概念,并对其进行定性分析,在此基础上提出最优进化方向.通过最优进化方向的指导可加速进化过程,提高进化算法的收敛效率.基于进化方向和最优进化方向的描述,设计并实现基于个体适应度梯度的定向进化算法,并针对该算法给出2种不同的个体繁殖策略.对算法的收敛性和复杂度进行理论分析.最后通过仿真实验说明该算法具有精度高、收敛速度快等优点,在一定程度上克服目前进化算法的搜索低效问题.
- 赵志强缑锦王靖
- 关键词：繁殖策略函数优化
- 基于隶属云模型和进化方向的进化算法研究
- 进化算法是一类通过模拟自然界中物种进化过程与机制来求解优化与搜索问题的一类自适应、自组织、自学习的人工智能技术。该算法基于这样的基本认识：“从简单到复杂、从低级到高级的物种进化过程本身就是一个自然的、并发的、稳健的优化过...
- 赵志强
- 关键词：进化算法人工智能
- 文献传递
- 基于云模型的自学习进化算法被引量：8
- 2009年
- 结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法.最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题.
- 赵志强缑锦陈维斌
- 关键词：学习算子
