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期刊论文 521

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会议信息 6

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2021 45

2020 35

2019 35

2018 37

2017 55

2016 33

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2014 12

2013 17

2012 10

2011 9

2010 13

2009 7

2008 16

2007 25

2006 22

2005 24

2004 13

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关键词

遗传算法 21

神经网络 7

人工智能 6

算法 4

仿真技术 3

智能制造 3

能源 3

2019 2

3D打印 2

ACM 2

BP算法 2

CAN总线 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

严格雪崩准则 2

交通 2

优化调度 2

分布式优化 2

分布式系统 2

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检索范围：

排序：展示方式：

基于交互式遗传算法模型的群体论证方法

宋东明,朱耀琴,吴慧中

《中国工程科学》 2009年第11卷第11期页码 64-69

摘要：

针对综合集成研讨厅进行复杂决策问题研讨时，群体专家提出的众多定性意见最终如何实现收敛的问题，提出了基于交互式遗传算法模型的群体论证方法，使专家的群体思维与计算机技术紧密结合

关键词：综合集成研讨厅复杂决策问题交互式遗传算法性能指标论证

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退火-遗传算法寻优及其实现

王英

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 57-59

摘要：

分析了遗传算法及退火算法的优缺点，提出用退火算法改进遗传算法局部的最优值搜索效率低问题。退火算法与遗传算法融合后，使算法在寻优结果上更加迅速精确。通过水泥的配比工程实例，与单纯的遗传算法的结果进行对比，说明该方法是有效的。

关键词：遗传算法退火算法遗传算法改进

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基于遗传算法的单脉冲阵列天线优化

王宏建,高本庆,刘瑞祥

《中国工程科学》 2002年第4卷第5期页码 84-87

摘要：

采用遗传算法来优化单脉冲阵列天线的和、差方向图和方向性系数。

关键词：单脉冲阵列天线遗传算法方向图方向性系数

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基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 91-96

摘要：文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。

关键词：煤与瓦斯突出区域预测神经网络遗传算法突出等值线

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计算管内湍动流体摩擦因数的显式新方程

王勇,阮奇

《中国工程科学》 2006年第8卷第6期页码 83-88

摘要：

管内湍动流体摩擦因数是雷诺数和相对粗糙度的二元非线性函数，由Colebrook隐式方程计算摩擦因数要用迭代的方法求解，很不方便。为了得到形式简单、精度高的计算摩擦因数的显式方程，提出了二元非线性多项式智能拟合法。该法将二元非线性多项式转化成多元线性多项式并建立线性最小二乘法标准矩阵，用遗传算法结合矩阵法对多项式的项数、项型式项指数及项系数进行搜索得到最优的拟合函数式。用该法拟合了Colebrook方程解的数据，得到一个计算管内湍动流体摩擦因数的显式新方程。

关键词：湍动流动摩擦因数 Colebrook隐式方程遗传算法智能拟合法显式方程

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交互式可视化标注与主动学习：实验比较 Research

Mohammad CHEGIN, Jürgen BERNARD, Jian CUI, Fatemeh CHEGINI, Alexei SOURIN, Keith Keith, Tobias SCHRECK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 524-535 doi: 10.1631/FITEE.1900549

摘要：监督式机器学习方法可自动分类新数据，且对数据分析非常有帮助。监督式机器学习的质量不仅依赖于使用的算法类型，也依赖于用于训练分类器的标注数据集的质量。标签可以在学习过程中为主动学习算法提供有用的输入，以自动确定数据实例的子集。交互式可视化标注技术是有前景的选择，它提供有效的视觉概览，分析人员可从中同时查看数据记录与选择项目标签。虽然交互式可视化标注技术的初步结果在某种意义上有前景的，考虑到用户标注可改善监督式学习，但是该技术的许多方面仍有待探索。本文使用mVis工具标注一个多元数据集以比较3种交互式可视化技术（相似图、散点矩阵与平行坐标图）以及主动学习。结果表明3种交互式可视化标注技术的分类准确率均高于主动学习算法，相对于散点矩阵与平行坐标图，用户主观上更偏爱使用相似图标注。用户也可以根据使用的可视化技术采用不同标注策略。

关键词：交互式可视化标注；主动学习；可视分析

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基于蛙跳思想的量子编码遗传算法

许波,彭志平,余建平,柯文德

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 108-112

摘要：

量子门旋转相位、变异概率大小的确定，是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法（QRGA），该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整，并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整，保证进化的方向性和提高算法效率，对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解

关键词：量子编码量子遗传算法蛙跳算法群体智能

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可视交互式图像聚类：一种机器视觉测量中目标无关的配置优化方法 Research Article

潘律翰,孙国道,常宝峰,夏旺,江棨,汤井威,梁荣华

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 355-372 doi: 10.1631/FITEE.2200547

摘要： MVM的结果取决于其配置，尤其是图像采集的打光方案设计和图像处理的算法参数优化。在传统工作流中，工程师不断调整和验证配置以获得可接受结果，这非常耗时且严重依赖专业知识。为解决这些挑战，提出一种目标无关方法，可视交互式图像聚类，该方法通过图像聚类推荐具有共同算法参数的打光方案促进配置优化。该方法有4个步骤：数据准备、数据采样、数据处理和可视分析。在准备阶段，工程师设计几种候选打光方案获取图像，并开发算法处理图像。对每张图像，该方法按照工程师定义的参数采样，并执行算法获得结果。数据处理的核心是使用算法参数对图像之间关系进行可解释度量。

关键词：机器视觉测量；打光方案设计；参数优化；可视交互式图像聚类

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遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

钟登华,熊开智,成立芹

《中国工程科学》 2003年第5卷第9期页码 22-26

摘要：

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程

关键词：遗传算法改进水库优化调度

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应用基本遗传算法进行水面舰船目标识别研究

蒋定定,许兆林,李开端

《中国工程科学》 2004年第6卷第8期页码 79-81

摘要：文章论述了基本遗传算法（SGA）的原理、特点和运算步骤，并将该算法引入对水面舰船的识别。实验结果证明了该方法的科学性和实用性。

关键词：基本遗传算法目标识别水面舰船

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基于加速遗传算法的组合证券投资决策

王硕,唐小我,曾勇

《中国工程科学》 2002年第4卷第9期页码 59-62

摘要：

应用加速遗传算法解决组合证券投资决策问题，可以克服传统遗传算法的缺点：对搜索空间（优化变量空间）的大小变化适应能力差，计算量大，易出现早熟收敛，控制参数的设置技术无明确准则指导等，与已有结果相比，

关键词：加速遗传算法组合证券投资决策

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基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401

摘要：对于复杂场景下的自然图像，全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果，人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。为此，本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数，将图像分割视为一个非线性预测问题。adaptive regression splines, MARS）和薄板样条回归学习器（thin plate spline regression, TPSR）；接着，提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法，该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR；然后，引入支持向量回归方法（support vector regression, SVR）集成MARS和TPSR的预测结果；最后，对SVR集成结果进行在标准数据库BSDS500和Pascal VOC上进行大量实验，验证了所提算法的有效性。大量对比实验证实，所提算法在交互式自然图像分割上的表现与当前最先进算法相当。

关键词：交互式图像分割；多元自适应回归样条；集成学习；薄板样条回归；半监督学习；支持向量回归

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基于遗传算法的火灾环境下建筑内人员安全疏散可靠度计算

汪金辉,陆守香

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 58-61

摘要：

将遗传算法（GAs）引入火灾环境下建筑内人员安全疏散的可靠度分析领域，并初步探讨了这一算法的具体实现过程，遗传算法可以方便地对式子复杂和难以求导的功能函数进行优化计算。算例分析的结果表明，遗传算法不仅可以实现人员安全疏散可靠度计算，而且获得了很高的计算精度，为人员安全疏散可靠度研究提供了新的有效方法和途径。

关键词：遗传算法火灾人员疏散可靠度