朱旭辉
- 作品数：71 被引量：307H指数：9
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程理学经济管理更多>>
- 基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法被引量：9
- 2017年
- 目前雾霾污染日益严重,威胁到了环境保护和人类健康,需要对雾霾天气进行预测.通过对多个支持向量机(SVM)进行选择性集成,克服单个SVM不稳定的缺点,提出了基于相异度的SVM选择性集成雾霾天气预测方法(DSE-SVM).首先采用高斯核SVM独立训练出多个个体SVM;其次计算出个体SVM的相异度,剔除相异度最大的个体SVM;最后运用多数投票算法对剩余的SVM进行集成,并进行了理论分析.通过对北京、上海和广州三地区近两年的雾霾数据进行实验分析,实验结果表明DSE-SVM方法预测性能更优,具有较高的稳定性和可信性.
- 朱旭辉倪志伟倪丽萍程美英李敬明金飞飞
- 关键词：支持向量机相异度
- 信息交互多任务粒子群算法被引量：6
- 2019年
- 不同于现有的云平台和并行计算机等多任务处理方式,文中充分挖掘粒子群算法(PSO)的“隐”并行性,引入2种不同的信息交互策略——种群内信息交互和种群间信息交互,同时引入等级因子、标量因子和技能因子参数,在算法每次迭代过程中,始终让最合适的个体求解最合适的任务,提出信息交互多任务粒子群算法(IEPSOM).对于多任务函数优化问题、多任务多约束工程优化问题及多任务关键指标体系构建问题的测试表明,在IEPSOM多任务环境中,有效信息的传递不仅可以提高解的质量,还可以加速各任务的收敛速度.
- 程美英钱乾倪志伟朱旭辉
- 关键词：多任务处理信息交互
- 一种基于狮群进化算法的面向空间众包平台的路径规划方法
- 本发明公开一种基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的路径规划方法，包括如下步骤：1)获取空间众包平台接送任务的起止时间和起止位置信息以及工人的工作起止时间和起止位置信息；2)构建面向空间众包平台的路径规划模型；3)改进...
- 赵杨倪志伟朱旭辉倪丽萍陈恒恒金媛媛刘浩冉家敏
- 文献传递
- 一种基于多源多模态数据协同驱动的焦炭需求预测方法
- 本发明公开了一种基于多源多模态数据协同驱动的焦炭需求预测方法，其步骤包括：1、构建多模态焦炭需求的数据集；2、构建特征提取模型，用于提取多模态焦炭需求的特征；3、构建跨模态注意力机制模型，用于融合多模态焦炭需求的特征；4...
- 朱旭辉孟檬倪志伟夏平凡彭张林倪丽萍
- BERT模型和异质图注意力网络的篇章级事件抽取方法
- 本发明公开了一种BERT模型和异质图注意力网络的篇章级事件抽取方法，其步骤包括：1、通过BERT预训练模型获取特征表示，利用CRF层进行实体识别；2、将特征表示输入前馈神经网络以检测文档所包含的事件类型；3、构建一个包含...
- 倪丽萍韩露倪志伟朱旭辉陈星月丁翔
- 融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法被引量：11
- 2019年
- 属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新,提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO.其次,以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法计算效率更优,同时表明了其有效性与稳定性.
- 许力分倪志伟朱旭辉贾凯伍章俊
- 关键词：MAPREDUCE
- 改进的二元蚁群算法结合分形理论预测雾霾天气形成的关键因子被引量：2
- 2017年
- 随着工业化进程的加剧,雾霾已严重影响到人类的日常生活,分析天气因素进而得出影响雾霾天气的关键因子尤为重要.预测雾霾天气形成的关键因子是一个不断剔除冗余因素保留关键要素的过程,每一个天气因素都有两种状态,被选中为关键因子与否,文章根据该特点,从一维细胞自动机入手,提出了一种以二元蚁群算法作为搜索策略,分形理论作为子集评估度量准则的混合方法.因二元蚁群算法前期信息素匮乏需要较长搜索时间,引入二元粒子群算法对其进行优化,将粒子经过多次迭代之后得到的最优位置通过模糊函数映射成蚂蚁所需的信息素,在较短的时间内形成一条信息素落差明显的路径,缩短算法前期运行时间.最后将所用方法应用于北京,广州和上海三地雾霾天气关键影响因子的预测中,并结合10-交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其它算法进行对比,结果表明文章算法预测结果具有较高可信度,为后期的雾霾治理工作提供了重要的参考依据.
- 程美英倪志伟朱旭辉
- 关键词：雾霾
- 基于离散金豺优化算法的原材料采购量和采购时间点的优化方法
- 本发明公开了一种基于离散金豺优化算法的原材料采购量和采购时间点的优化方法，包括：1构建单周期原料采购决策优化模型，2离散金豺优化算法求解采购决策优化模型，得到最优采购方案。本发明能从多个供应商处得到采购的最优原材料采购量...
- 朱旭辉余莹莹倪志伟夏平凡彭张林倪丽萍
- 融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法被引量：11
- 2017年
- 鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性.
- 朱旭辉倪志伟程美英李敬明金飞飞倪丽萍
- 关键词：人工鱼群算法协同进化极限学习机
- 基于虚拟多任务二元粒子群算法和分形维数的雾霾天气预测方法被引量：9
- 2018年
- 雾霾天气已对人类日常生活产生严重影响，有效预测雾霾天气，帮助城市居民规划出行安排具有十分重要的现实意义．因雾籀天气影响因素众多，冗余因素的存在一方面浪费计算机存储空间，另一方面干扰预测结果准确性．文章首先充分挖掘二元粒子群算法（binary particle swarm optimization，BPSO）的“隐并行性”，构造虚拟多任务环境，主任务和辅助任务中粒子分别执行不同的位置更新策略，且相互传递有效信息，从而保持种群动态多样性，提出虚拟多任务二元粒子群算法（virtual multitasking binary particle swarm optimization．VMBPSO），然后结合分形维数（fractal dimension，FD）剔除雾霾天气中的噪声属性，得出雾霾天气关键影响因素，最后采用SVM算法利用前一天雾霾天气关键影响因素预测后一天是否有雾霾．仿真实验通过对即将举办亚运会的杭州和湖州两大城市进行分析预测，结果表明文章算法具有较高的预测准确率，稳定性和可靠性较高．
- 程美英钱乾倪志伟朱旭辉
- 关键词：分形维数SVM
