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周辉仁
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- 所属机构:天津大学管理与经济学部系统工程研究所
- 所在地区:天津市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:中国博士后科学基金
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- 提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较。结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意。根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的。
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- 柔性Flow-shop调度问题(Flexible Flow-shop Scheduling Problem,FFSP)是一般Flow-shop调度问题的推广,由于在某些工序上存在并行机器,所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。为了有效地解决柔性Flow-shop调度问题,用遗传算法求解,给出了一种改进的编码方法,能够保证个体的合法性;并根据编码方法提出了矩阵解码方法。最后以某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例进行仿真,通过比较表明了算法的有效性。
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- 周辉仁郑丕谔牛犇宗蕴
- 关键词：JOB遗传算法编码方法工序
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- 支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便,通过建立适当的性能指标,用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测并与其它方法的预测结果比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.
- 周辉仁郑丕谔任仙玲
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- 周辉仁唐万生魏颖辉
- 关键词：递阶遗传算法多旅行商问题解码方法
