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期刊论文 835

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会议信息 5

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2023 68

2022 61

2021 68

2020 54

2019 54

2018 53

2017 74

2016 51

2015 17

2014 15

2013 28

2012 20

2011 19

2010 17

2009 11

2008 25

2007 40

2006 32

2005 41

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关键词

遗传算法 21

优化 18

神经网络 15

优化设计 11

多目标优化 11

智能制造 7

能源 7

人工智能 6

机器学习 5

模糊控制 5

优化调度 4

模式识别 4

稳健设计 4

算法 4

CAN总线 3

仿真 3

仿真技术 3

2019 2

2020 2

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检索范围：

排序：展示方式：

一种改进的和声搜索算法及其在权重模糊产生式规则获取中的应用 Research Article

叶绍强1,周恺卿1,Azlan Mohd ZAIN2,王方岭1,Yusliza YUSOFF2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1574-1590 doi: 10.1631/FITEE.2200334

摘要：和声搜索算法(harmony search, HS)是一种随机元启发式算法，其灵感来自于音乐家的即兴创作过程。针对HS在求解中易陷入局部极值等不足，本文提出一种混合布谷鸟算子的改进的和声布谷鸟搜索算法(modified HS with a hybrid cuckoo search (CS) operator,通过证明3个定理揭示HS-CS是一种全局收敛的元启发式算法。在实验部分，选取12种经典的测试函数优化求解以验证HS-CS算法的性能。数值分析结果表明，HS-CS在处理高维函数优化问题上显著优于其他算法，表现出较强鲁棒性、高收敛速度以及收敛精度。为进一步验证算法在实际问题求解中的有效性，将HS-CS用于优化BP神经网络进行加权模糊产生式的规则抽取。仿真实验结果表明，HS-CS优化后的BP神经网络能够获得较高的规则分类精度。

关键词：和声搜索算法；布谷鸟搜索算法；全局收敛；函数优化；权重模糊产生式规则抽取

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MSSSA：一种针对全局优化问题的多策略增强型麻雀搜索算法 Research Article

孟凯1,2,陈晨1,2,辛斌1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1828-1847 doi: 10.1631/FITEE.2200237

摘要：麻雀搜索算法(SSA)是一种新的元启发式优化方法，具有简单和灵活的优点。然而，在处理多模态优化问题时，该算法仍存在早熟收敛、探索与开发不平衡等缺陷。针对上述问题，本文提出一种多策略增强的麻雀搜索算法(MSSSA)。首先，引入混沌映射以获取高质量的初始种群，并采用对立学习策略增加种群的多样性。其次，设计了一种自适应参数控制策略，以在全局探索与局部开发之间保持适当的平衡。最后，在个体更新阶段嵌入混合扰动机制，以避免算法陷入局部最优。为了验证所提方法的有效性，在IEEE CEC2014和IEEE CEC2019测试集的40个函数，以及10个不同维度的经典函数上进行了大量的实验。实验结果表明，与一些先进的算法相比，所提出的MSSSA表现出突出的优化性能。该算法还成功地应用于两个工程优化问题，证明了MSSSA在解决实际问题方面的优越性。

关键词：群智能；麻雀搜索算法；自适应参数控制策略；混合扰动机制；优化问题

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一种新的融合本体和主机信息的改进禁忌搜索算法的主题爬虫方法 Research Article

刘景发1,王震1,2,钟国1,杨志和1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第6期页码 859-875 doi: 10.1631/FITEE.2200315

摘要：为解决传统主题爬虫方法存在的主题描述不完整和重复爬取已访问链接的问题，本文提出一种新的融合本体和主机信息的改进禁忌搜索算法的主题爬虫方法（FCITS_OH）。为避免重复爬取已访问的链接和扩大搜索范围，提出一种改进的禁忌搜索（ITS）算法和记忆主机信息的策略。此外，为改进未访问链接的主题相关性的评估方法，提出一种基于Web文本和链接结构的综合优先度评估方法。

关键词：主题爬虫；禁忌搜索算法；本体；主机信息；优先度评估

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一种改进的果蝇优化算法及其在旅行商问题求解中的应用 Article

Lan HUANG, Gui-chao WANG, Tian BAI, Zhe WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第10期页码 1525-1533 doi: 10.1631/FITEE.1601364

摘要：而果蝇优化算法作为一种用于求解TSP问题的新群智能算法，具有易于理解、实现简单等优点。然而，该算法收敛速度慢、易陷入局部最优，从而导致寻优精度不高。为了有效求解TSP问题，本文提出了三种改进方法，以优化果蝇算法在TSP求解中的应用。一是，更加注重果蝇觅食行为中的视觉搜索能力，从而增强果蝇算法的收敛能力；二是，在果蝇优化算法中融入了淘汰机制以增加种群多样性；三是，提出了逆序操作算子和乘法操作算子，并将这两种基本操作算子运用到果蝇算法求解本文对TSPLIB中的10个算例进行仿真实验，并与其它算法的实验结果进行对比，结果证明该算法不仅收敛速度快，而且寻优精度高。

关键词：旅行商问题；果蝇优化算法；淘汰机制；视觉搜索；操作算子

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面向复杂优化调度的角色分工萤火虫算法 Research Articles

赵嘉1,2,陈文平1,肖人彬3,叶军1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1311-1333 doi: 10.1631/FITEE.2000691

摘要：针对萤火虫算法使用单一学习策略无法有效求解复杂优化调度问题的不足，本文提出一种角色分工萤火虫算法。算法将萤火虫划分为领导者、开发者和跟随者3种角色，并为每种角色分配一种学习策略。领导者使用贪婪柯西突变，开发者随机选择两个领导者使用精英邻域搜索策略局部开发，跟随者随机选择两个优秀粒子进行全局探索。同时，为改善萤火虫算法使用固定步长的不足，提出阶梯变步长策略，以满足算法不同阶段对步长的需求。角色划分可平衡算法的开发与探索能力，多策略的使用能极大提高算法面对复杂优化问题的普适性。通过3组测试函数和一个梯级水库优化调度的仿真实验，验证了该算法的优化性能。

关键词：萤火虫算法；角色分工；柯西突变；精英邻域搜索；优化调度

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基于嵌入协作的多方法协作优化方法

罗文彩,罗世彬,王振国

《中国工程科学》 2004年第6卷第4期页码 51-55

摘要：

提出一种基于嵌入协作的多方法协作优化方法。算法采用嵌入方式组织各个优化方法之间的协作，利用优化方法之间的协作效应提高优化性能。进行遗传算法、模式搜索法和Powell法嵌入协作组成的多方法协作优化方法设计。计算实例表明，基于嵌入协作的多方法协作优化方法取得了优于单个优化方法的全局最优特性。

关键词：多方法协作优化方法嵌入协作遗传算法模式搜索法 Powell法

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要：然而，CNN性能很大程度上取决于其超参数，而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战：（1）不同类型CNN超参数的混合变量编码问题；（2）评估候选模型的昂贵计算成本问题；（3）确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。最后，设计一种新的激活函数改善模型性能并确保收敛速率。在图像分类基准数据集上进行了大量实验，验证GPPSO优于最先进的方法。以金属断口诊断为例，验证GPPSO算法在实际应用中的有效性。

关键词：卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化

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基于修正模拟退火算法及溢出面积模型的固定边界布图规划 Article

De-xuan ZOU,Gai-ge WANG,Gai PAN,Hong-wei QI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1228-1244 doi: 10.1631/FITEE.1500386

摘要：第一，提出了一种修正模拟退火算法（Modified simulated annealing algorithm, MSA）。在进化过程初期，用一种新的衰减方程来缓慢减小温度，以增强MSA的全局搜索能力。然后，用传统衰减方程来快速减小温度，以维持MSA的局部搜索能力。与几种现有方法相比，本方法能够更有效地获得令人满意的目标函数值，它们与芯片面积、线长和固定边界约束有关。

关键词：固定边界布图规划；修正的模拟退火算法；全局搜索；溢出面积模型；B*-tree表示法

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模糊基函数神经网络在线跟踪自学习算法研究

许飞云,钟秉林,黄仁

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 48-53

摘要：

提出了一种用于分类的模糊基函数（FBF）神经网络在线跟踪自学习算法，通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵，保存了原始样本所包含的类可能性分布信息，并在此基础上产生新增样本的目标输出用于训练FBF网络，以实现分类边界的在线跟踪；给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法，以克服传统方法需要保存大量以往训练样本带来的困难。

关键词：模糊基函数自学习故障诊断

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一种使用静态分析和遗传搜索在Android恶意软件检测中搜索最优特征的方法 None

Ahmad FIRDAUS, Nor Badrul ANUAR, Ahmad KARIM, Mohd Faizal Ab RAZAK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第6期页码 712-736 doi: 10.1631/FITEE.1601491

摘要：因此，我们采用基于遗传算法（GA）的遗传搜索（GS）在106个字符串中选择特征。

关键词：遗传算法；静态分析；Android；恶意软件；机器学习

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关联规则挖掘算法综述

毕建欣,张岐山

《中国工程科学》 2005年第7卷第4期页码 88-94

摘要：

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向

关键词：数据挖掘关联规则算法综述

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基于梯度跟踪和分布式重球加速的分布式随机优化算法 Research Articles

孙碧皓1,胡锦辉1,夏大文2,李华青1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第11期页码 1463-1476 doi: 10.1631/FITEE.2000615

摘要：由于在机器学习和信号处理中的广泛应用，近年来分布式优化得到良好发展。本文致力于研究分布式优化以求解目标函数全局最小值。该目标是分布在个节点的无向网络上的平滑且强凸的局部成本函数总和。与已有工作不同的是，我们使用分布式重球项以提高算法的收敛性能。为使现有分布式随机一阶梯度算法的收敛加速，将动量项与梯度跟踪技术结合。仿真结果表明，在不增加复杂度的情况下，所提算法具有比GT-SAGA更高收敛速率。在真实数据集上的数值实验证明了该算法的有效性和正确性。

关键词：分布式优化；高性能算法；多智能体系统；机器学习问题；随机梯度

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HVAC系统的模糊预测函数控制器设计

吕红丽,贾磊,王雷,高瑞

《中国工程科学》 2006年第8卷第9期页码 65-68

摘要：

针对暖通空调HVAC系统中由于存在高度非线性、时变特征以及扰动和不确定性等因素而难以控制的特点，提出基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的预测函数控制器设计方法。该方法通过最小二乘辨识算法建立系统的模糊T-S模型，然后基于模糊全局线性化预测模型，采用预测函数控制算法设计系统控制律。仿真实验结果表明该算法是一种跟踪性能好、鲁棒性强的有效控制方法。

关键词： T-S模糊模型预测函数控制最小二乘算法 HVAC系统

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智能电网中分布式经济调度研究进展：综述 Review Articles

温广辉1,余星火2,刘智伟3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000205

摘要：设计一种高效的分布式经济调度策略对具有多台发电机的智能电网具有重要意义，将使得新一代电力系统获取多种益处，如易于实施、低维护成本、高能源效率、对各种不确定性的强鲁棒性。本文综述智能电网分布式经济调度的理论研究最新进展，重点关注2015年以来发表的文献。系统回顾该主题的最新研究结果，并将其分为分布式离散时间和分布式连续时间经济调度算法两类。在回顾相关文献的基础上，简要介绍未来研究方向，包括智能电网的分布式安全经济调度、具有实际约束的分布式快速经济调度、高效无初值分布式经济调度、具有智能储能电池和灵活负载的分布式经济调度以及结合人工智能技术的分布式经济调度

关键词：分布式经济调度；分布式优化；智能电网；连续时间优化算法；离散优化算法