赵建强
- 作品数：35 被引量：79H指数：5
- 供职机构：徐州工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：理学文化科学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 不同形状盘子在电烤箱中加热后的热量分布数学模型及数值模拟
- 2013年
- 通过建立三维热传导方程模型,研究不同正多边形形状的金属盘子在电烤箱中加热后的热量分布情况,用有限容积法进行求解,并对其进行数值模拟,以指导其在食品烘烤方面的应用.
- 赵建强孙运楼秦佳敏胡继宝
- 关键词：有限容积法数值模拟
- 创新驱动与转型发展--徐州市产业转型之发展新兴产业研究
- 发展战略性新兴产业,是中央统筹国际国内两个大局,既着眼于应对国际金融危机,又着眼于未来可持续发展而作出的重要战略部署.徐州市作为江苏省唯一的资源型城市和老工业基地,培育壮大和发展战略性新兴产业,不仅是立足当前、应对危机、...
- 赵建强
- 关键词：新兴产业经济转型融资体系
- 文献传递
- 基于DPA-BP神经网络的地下水质综合评价被引量：6
- 2015年
- 为了提高地下水质量的预测精度,提出了一种由海豚群算法与BP神经网络结合的水体质量评价方法(DPA-BP)。算法的主要思想是将求解BP神经网络最优权值和阈值的过程转化为海豚群捕食寻求最优位置的过程,通过逐代寻优,确定BP网络评价水环境质量的最优权值、阈值。并对文献[9]中8个采样点地下水的数据与其他算法进行对比评价。结果表明,DPA-BP算法对地下水质评价的精确性高、稳定性好,具有较好的鲁棒性和实际工程实用价值。
- 徐康耀葛考赵建强林佳文
- 关键词：BP神经网络地下水质量评价
- 基于随机消耗系数的投入产出模型研究
- 2008年
- 主要研究了投资系数与直接消耗系数均服从正态分布的随机投入产出模型,建立了相应的双目标规划模型,以寻求目标年的最优产量,并进行了实例分析,对协调国民经济各部门的发展具有指导意义.
- 赵建强胡发胜
- 基于PCA-GRNN神经网络的露天矿边坡稳定性分析
- 2016年
- 露天矿边坡稳定性分析是一个复杂的非线性、不确定的动态系统,各因素之间具有一定的相关性。首次应用主成分与GRNN神经网络结合的原理和方法,建立了边坡稳定性评价模型,能定量得出各主成分对边坡稳定性的影响程度。利用PCA-GRNN神经网络评价模型对边坡安全系数进行了预测,并与真实值进行了对比分析,得出了PCA-GRNN方法评价精度较高、相对误差较小。由此可见,该模型在边坡稳定性的分析中具有较高的可行性和适用性。
- 闫守志郭绍征陈勇智赵建强倪泽雨
- 关键词：边坡稳定性主成分分析GRNN神经网络特征根
- 无约束非线性l_p问题的区间极大熵方法
- 2014年
- 针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题,为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张。证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性,并设计了具有多项式时间复杂度的区间算法进行求解,举例进行了数值计算。数值计算结果显示,该区间算法可靠,计算结果与区间扩张前相比,结果更加精确。
- 赵建强李苏北陈必科杨静
- 关键词：极大熵
- 基于量子遗传算法的一类非线性lp问题的求解方法
- 2013年
- 文章构造了求解非线性lp问题的新方法——量子遗传法。给出了具体的量子遗传算法步骤,并且结合文献[6]相关算例,将用量子遗传算法求解出的结果与其对比分析,结果显示量子遗传算法求在解非线性lp问题是十分有效和实用的。
- 赵建强陈必科戴青松
- 关键词：量子遗传算法
- 单调且多项式增长条件下HJB方程解的概率解释
- 2018年
- 利用随机递归最优控制理论研究非Lipschitz条件下一个广义HJB方程粘性解的概率解释问题,其中生成元(或聚合子)关于第一个变量满足单调性条件和多项式增长条件。证明HJB方程粘性解的概率解释时采用了倒向随机微分方程生成元表示定理的方法,这种方法可以处理生成元依赖于第二个变量的情况。
- 刘览赵建强
- 关键词：HJB方程粘性解随机控制倒向随机微分方程
- 回归型支持向量机调节熵函数法的区间扩张研究
- 2014年
- 为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解回归支持向量机的一种调节熵方法进行了区间扩张,讨论了区间函数的相关定理与收敛性.对设计的区间算法做了收敛性证明,并给出了数值实验,验证了方法与算法的可行性和有效性.
- 赵建强李苏北孙永陈必科
- 关键词：回归支持向量机
- 基于BAPSO-PNN神经网络算法的空气质量评价研究被引量：6
- 2015年
- 针对空气质量级别的影响因子较多,存在实时性、非线性和随机变化的特点,提出一种基于频率粒子群优化概率神经网络的算法(BAPSO-PNN)来对空气质量状况进行评价。文章利用改进粒子群算法能够有效调节全局和局部搜索平衡性的优点,对PNN网络中的spread参数进行优化,从而建立BAPSO-PNN算法,并从数据分析的角度来对空气质量状况进行评价,最后与经典算法PSO-PNN的仿真结果进行对比。结果表明,BAPSO-PNN算法具有较高的评价精度、运算和收敛速度,具有较高的实际应用价值。
- 葛考时贝贝徐康耀赵建强
- 关键词：数据分析
