伍章俊
- 作品数：37 被引量：123H指数：7
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学环境科学与工程更多>>
- 一种基于特征融合和集成聚类的设备故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于特征融合和集成聚类的设备故障诊断方法，其步骤包括：第一，采集数据并进行预处理；第二，利用信号处理方法提取时域、频域、时频域特征的统计特征，同时，利用基于双向长短期记忆网络的降噪自编码器提取深度表示特征...
- 王刚苏泽容邵佳颖张亚楠伍章俊杨敏褚伟马敬玲卢明凤贡俊巧
- 融合改进二元萤火虫算法和边界最小化测度的集成剪枝方法被引量：2
- 2019年
- 集成剪枝是提高分类器集成性能的一种关键性技术,其通过选择较小规模的基分类器,获得更优的集成性能.目前集成剪枝方法通常单独采用基分类器间的差异性测度或元启发式算法,进行集成剪枝.基分类器的平均精度和差异性被广泛认为是集成剪枝的两个重要指标,但增大基分类器间差异性势必会减小其平均分类精度,提高基分类器的平均精度亦会降低其差异性.故在基分类器的平均精度和差异性之间存在一个平衡状态,使得集成性能最优,找到该平衡状态才是集成剪枝成功的关键.集成剪枝是一个NP完全问题,采用差异性测度仅能剔除集成系统中部分冗余的基分类器,难以准确地找到该平衡状态;元启发式算法在搜索该平衡状态上,具有良好的性能,但若单独采用元启发式算法,则很难穷尽搜索到该平衡状态.故该文提出了融合改进二元萤火虫算法和边界最小化测度的集成剪枝方法.首先,采用Bootstrap方法重复抽取训练集,获得多个训练子集,使用分类器分别进行独立训练,获得多个基分类器;其次,运用边界最小化测度对所获得的基分类器进行预剪枝,剔除综合性能较差的基分类器,显著降低集成剪枝问题的复杂度;接着,通过改进萤火虫的移动方式和搜索过程,并引入竞争行为和跳跃行为,提出了改进二元萤火虫算法;最后,利用改进二元萤火虫算法对预剪枝后的基分类器,进行二次剪枝,选择出性能最优的子集成.在35个UCI标准数据集上进行测试,实验结果表明:相较于其他方法,该文所选择的基分类器规模较小,集成分类精度更高,并验证了其有效性和显著性.
- 朱旭辉倪志伟程美英李敬明金飞飞伍章俊
- 关键词：萤火虫算法
- 基于近邻传播的文本数据流聚类算法
- 本发明公开了一种基于近邻传播的文本数据流聚类算法，其特征是按如下步骤进行：1对文本数据集进行降维处理，获得相应的文本向量集；2获得所有时刻的聚类中心，并完成聚类算法。本发明不需要预先指定聚类个数，就能提高算法的准确率和鲁...
- 倪丽萍李一鸣倪志伟伍章俊
- 文献传递
- 基于改进双归档进化算法的多目标动态软件项目调度被引量：2
- 2021年
- 项目需求变化和开发人员流动使得软件项目管理具有动态性的特征。鉴于此,建立了包含持续时间、项目成本、调度鲁棒性和调度稳定性的多目标动态软件项目调度模型,并提出一种改进的双归档进化算法。双归档进化算法在优化多目标约束问题时可以同时平衡收敛性、多样性和可行性。但随着目标维度增加,双归档进化算法的性能会下降。本文提出的改进算法采用佳点集和启发式策略进行种群初始化,利用评价函数自适应地对两种交叉和变异方法进行概率选择,分别采用质量指标和动态拥挤度距离对收敛性档案和多样性档案进行更新。对比实验基于仿真的和真实的软件项目进行。结果表明,改进的双归档进化算法具有良好的性能,可以获得质量更高的帕累托解集。
- 陈志远伍章俊童珊珊刘晓
- 关键词：多目标进化算法
- 基于MapReduce和多目标蚁群算法的多租户服务定制算法被引量：6
- 2014年
- 多租户服务定制能满足租户不断变化的个性化服务需求,是实现灵活的SaaS多租户软件体系结构的核心技术之一.文中给出多租户服务定制的层次结构图和定制流程,并提出基于MapReduce和多目标蚁群算法的多租户服务定制算法(MSCMA).MSCMA从众多业务流程和海量服务中为租户定制出最适合的业务流程和优化的服务组合,并设计多目标蚁群算法,应用MapReduce云计算技术,在云计算环境中分布式并行地运行优化任务,并采用优良解保持策略和解多样性保持策略.实验表明,MSCMA在求解多租户个性化服务定制问题时表现出良好的收敛性和扩展性,具有处理海量数据和大规模问题的能力.
- 王会颖倪志伟伍章俊
- 关键词：服务定制蚁群算法
- 基于改进离散人工蜂群算法的同类机调度优化被引量：7
- 2020年
- 针对一类最小化最大完工时间的同类机调度问题,考虑到机器的加工效率和产品的交付时间,引入同类机调度问题的数学模型,提出一种改进的离散型人工蜂群算法(IDABC)求解该问题。首先,引入种群初始化策略,得到均匀分布的种群,并获得待优参数的生成策略,加快种群的收敛;其次,借鉴差分进化算法的变异算子和模拟退火算法的思想,改进雇佣蜂和跟随蜂的局部搜索策略,并利用最优解的优质信息改进侦察蜂,增加种群多样性、防止算法陷入局部最优;最后,分析算法的性能和参数,并将改进的算法应用于同类机调度问题,在15个算例上的实验结果表明,与混合离散人工蜂群(HDABC)算法相比,IDABC的求解精度和稳定性分别平均提高了4.1%和26.9%,且具有更好的收敛性,表明在实际场景中IDABC可以有效求解同类机调度问题。
- 张架鹏倪志伟倪丽萍朱旭辉伍章俊
- 关键词：变异算子人工蜂群算法
- 概率犹豫模糊Maclaurin几何对称平均算子及其群决策模型被引量：6
- 2020年
- 属性信息的集成已经成为模糊决策领域一个重要的研究课题.基于概率犹豫模糊加权Maclaurin几何对称平均算子构建了一种新的多属性群决策算法.首先,定义了Maclaurin几何对称平均(MGSM)算子,并进一步将该算子引入到概率犹豫模糊环境下,结合Archimedean范数的思想,提出了概率犹豫模糊Maclaurin几何对称平均(PHFMGSM)算子;其次,探讨了PHFMGSM算子具有的优良性质以及几种特殊表达形式;随后,基于提出的概率犹豫模糊加权Maclaurin几何对称平均(PHFWMGSM)算子,构建了一种新的概率犹豫模糊多属性群决策算法;最后,通过采购数据库的实例发现,PHFWMGSM算子性质优良、计算简单、稳定性好且灵活可靠,且提出的群决策模型是更为合理有效.
- 武文颖李应倪志伟倪志伟朱旭辉
- 关键词：多属性群决策数据库选择
- 基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用被引量：3
- 2009年
- 评判聚类结果的有效性是一个复杂问题。文中提出一种基于决策树的模糊聚类评价算法,证明了决策树过程实际上就是一种模糊聚类评价过程,因此能够使用决策树算法来评价聚类结果的好坏,并在此基础上提出一个新的定理。通过UCI中已经有准确聚类个数的数据来验证算法有效性,在实验中首先使用K-means聚类算法得到不同聚类结果,再使用决策树中的C5.0算法来评价各种聚类结果,得到的最优聚类结果与UCI数据原有的聚类结果接近,证明了算法的实用性。最后给出算法在证券行业客户细分中的应用实例。
- 王园园倪志伟赵裕啸伍章俊
- 关键词：聚类决策树客户细分
- 基于MapReduce离散萤火虫群优化算法的服务选择方法被引量：2
- 2018年
- 针对云计算环境下求解大规模的Web服务选择问题,提出基于MapReduce模式的并行离散萤火虫群优化算法。该算法重新定义个体的编码,计算个体间的距离,改进位置更新,提高高维空间中的搜索能力,并采用分群分治思想和理想点方法进行优化,以避免过早陷入局部最优,提高处理大规模问题的能力。实验结果表明,该算法在求解服务选择问题上具有可行性和有效性,且扩展性较好。
- 胡鹏威倪志伟伍章俊张霖
- 一种提高数据仓库查询效率的有效方法被引量：4
- 2009年
- 为了提高数据仓库的查询性能和效率,基于数据仓库本身组织和联机分析处理查询的特点,结合倒排索引、连接索引和聚集表,提出一种新的综合索引模型2H3I,并给出相应的算法。该模型在保证常用查询性能较高基础上,也提升了非常用查询的效率。理论分析和实验结果表明,2H3I是可行和有效的。
- 郭峻峰倪志伟高雅卓伍章俊
- 关键词：倒排索引
