周春光
- 作品数：213 被引量：1,942H指数：23
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学一般工业技术更多>>
- 图像检索中基于粒子群优化的相关反馈算法被引量：3
- 2009年
- 查询优化问题虽然整体的优化目标是明确的,但由于用户主观理解导致优化目标的细节会有一定的随机性,并且由于特征提取算法中语义鸿沟的存在,导致优化方向的不稳定,本文利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法全局寻优、快速收敛的优点,针对查询优化中相关反馈(relevant feedback,RF)问题的特点,提出一种理想值监督下的粒子群优化-相关反馈(PSO-RF)算法,算法在理想值监督下指导粒子的运动方向,进而快速向理想解集靠拢.实验表明,该方法能够有效的提高检索性能,取得较好的检索结果.
- 许相莉张利彪刘向东于哲舟周春光
- 关键词：粒子群优化图像检索
- 非线性系统建模与智能计算若干问题研究
- 梁艳春吴柏生周春光时小虎吴春国徐旭李正光孙维鹏王岩
- 该项研究先后得到8项国家自然科学基金的资助。出版专著2部，发表论文546篇，其中SCI检索182篇，EI检索133篇。所发表的论著被他人引用2516次，其中SCI他引560次。在国际学术会议上做特邀报告5次。系统地证明了...
- 关键词：
- 关键词：非线性振动系统微机电系统信息融合方法
- 一种快速的虹膜定位算法被引量：4
- 2011年
- 提出一种结合傅里叶描绘子和最小二乘法的虹膜定位算法.在虹膜内圆定位时,先用改进的轮廓跟踪算法检测二值化瞳孔边缘的点序列,再用傅里叶描绘子提取该点序列的整体轮廓,最后用最小二乘法拟合内圆.在虹膜外圆定位时,先利用虹膜左、右部分的灰度梯度信息,提取外边缘点序列,再用最小二乘法拟合外圆.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度和精度,有效克服了睫毛、眼睑的遮挡,能满足实时虹膜识别系统的需求.
- 陈前王甦菁刘小华高蕾周春光
- 关键词：虹膜定位最小二乘法
- 互连性层次聚类法在交易数据聚类分析中的应用被引量：2
- 2003年
- 提出一种使用互连性度量聚类间相似度的层次聚类算法 ,并对算法中较为耗时的两步进行了修改 ,在不牺牲质量的前提下 ,提高了算法的运行速度 .通过分析交易数据的实际聚类 ,可得到合理的市场分段 ,预测顾客购买行为 .实验结果表明 ,该方法具有良好的挖掘效果 .
- 陆楠周春光
- 关键词：数据挖掘交易数据聚类分析相似度
- 商业销售中的利润挖掘及商品选择算法被引量：3
- 2006年
- 给出ItemRank算法解决带有交叉影响的商品选择问题,构建了以顾客为导向的购买行为模型,在此基础上给出算法ItemRank.同时从马尔可夫随机链出发提出了SALSARank算法模拟顾客行为.实验表明,这两种算法在选择商品的利润评估中具有较好的效果.
- 徐秀娟贾立峰周春光王喆徐笑昂
- 关键词：关联规则
- 基于奇异值求通解方法进行基因调控网络构建被引量：1
- 2012年
- 在改进分解权值矩阵的微分方程模型基础上,引入奇异值分解方法来辅助运算。该算法不是通过奇异值分解的特解得到网络的最终结果,而是通过所算得的通解提供候选解集的方法,为微分方程模型算法缩短运算时间和提高结果精度。将本文算法与其他传统微分方程模型算法进行对比,验证结果表明:该算法的效率较高。
- 沈威郑明刘桂霞邢翀吴佳楠周春光周柚
- 关键词：微分方程模型基因调控网络通解无标度网络
- 基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类被引量：34
- 2006年
- 利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法.新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.实验结果表明,与FCM相比本文算法聚类更为准确,效率更高.
- 张利彪周春光马铭刘小华孙彩堂
- 关键词：粒子群优化算法模糊聚类模糊C-均值算法
- 一种基于分类目标的启发式离散化算法
- 2009年
- 提出一种基于分类目标的启发式离散化算法,通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题.该算法充分考虑目标分类和属性的重要性,在减少决策规则的同时完成了属性约简.通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较,验证了所给算法的有效性.
- 孙英娟黄岚翟延东蒲东兵周春光
- 关键词：粗糙集重要度离散化
- 基于微分演化的PSO参数选择策略被引量：3
- 2007年
- 粒子群优化方法(Particle Swarm Opti mization,PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(Swarm Intelligence)的演化计算技术,用于求解各类优化问题。PSO方法通过各种参数控制粒子的运行轨迹,并对参数设置有很强的敏感性。因此,如何为PSO方法选择最优的参数是PSO方法的关键。本文提出了一种不依赖个人经验的参数选则策略,针对特定问题,将PSO方法的性能表示成参数的函数,从而将参数选择问题转变成函数优化问题。采用微分演化(Differential Evolution,DE)方法对该函数进行优化,来确定PSO的最佳参数,收到了较好的效果。
- 窦全胜周春光张忠波刘小华
- 关键词：粒子群方法微分演化PSO参数选择
- 不确定信息下交通信号灯控制策略的模拟与分析被引量：2
- 2007年
- 利用GLD交通模拟软件对交通信号灯控制策略进行模拟试验,分析了最长等待队列、相对最长等待队列、强化学习、SARSA和遗传算法等交通信号灯控制策略.针对主干道交通模型,将道路饱和程度分为欠饱和、中饱和与过饱和3种状态,并分别在这3种道路饱和状态下,研究车流信息确定与不确定时交通信号灯控制策略的性能差异.实验结果表明,控制策略的性能曲线能表现出各种程度的偏差,其中全局控制策略的差异更明显,即差异程度取决于策略对于交通流信息的依赖与敏感程度.
- 刑玉梅王康平刘玉秋赵森王建宇郭东伟周春光
- 关键词：交通信号灯控制策略不确定信息
