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模糊变异算子的改进鸽群优化算法被引量：3: 2022年; 针对鸽群优化算法易于早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了一种改进的鸽群优化算法。改进算法基于鸽群优化算法中地图和指南针算子与地标算子的位置更新公式,受差分进化算法的启发,引入模糊交叉变异算子,构建修改的个体位置更新公式来增强算法的搜索能力。与其他3种算法在19个测试函数上进行比较,比较结果表明:改进算法在测试函数上寻优率从47.4%提高到94.7%,在旅行商问题(TSP)上相对误差从1.63%下降到0.19%,优于其他3种对比算法。; 夏小刚罗建婷王欣; 关键词：差分进化算法比例因子旅行商问题

地方高校绩效评估中的数学模型被引量：3: 2015年; 地方高校教学质量的准确评估,有助于高校之间取长补短,提高高校资源利用,引进良性竞争机制,最终实现学校整体教学水平的提高。通过对陕西省十多所地方高校广泛调研,对采集数据归类、合并,并作归一化处理,结合PCA,FCM,DEA及BMK算法提出了一种地方高校绩效评估中的数学新模型,给出了该模型的详细求解过程及算法流程,将该模型与传统模型进行了分析比较,基于FCM的优化选择算法将算法复杂度从O(2n-1)降到了O(n3),引进PCA的DEA模型与DEA-WEI模型复杂度相当。文中将网络上大学某知名排行榜的部分数据和搜集到的一些地方高校发展数据融合,经过优化整理,得到了备选标杆集的指标数据,然后利用论文所给模型借助MATLAB数学软件包在保守标杆集及积极标杆集两种情况下对这些高校作出评估,结果表明,方法简单实用、结论客观有效。论文将数据挖掘等数学方法有机融入到标杆分析中,用于地方高校绩效评估,探索出一条利用标杆分析提高高校教学管理的新思路,丰富了地方高校教学管理的理论和方法。; 赵高长高运芳覃飞王欣周彬; 关键词：主成分分析模糊C-均值算法数据包络分析绩效评估

基于MWST+T-K2结构学习算法的贝叶斯分类器被引量：6: 2017年; 针对K2算法在构建贝叶斯分类器时节点排序不同影响分类准确率的问题,提出了一种MWST+T-K2结构学习算法,运用Matlab软件的BNT工具箱构建了MWST+T-K2分类器,并经过NBC、TANC、MWST和MWST+T-K2分类器对UCI数据库的24个分类数据集进行分类检验.结果表明,对4种分类器在24个数据集上的分类水平进行整体与两两比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平均最优;在小数据集上比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平取得全局最优,未取得局部最优;在大数据集上比较时,未取得全局或局部最优,低于TANC的分类水平.所以,MWST+T-K2结构学习算法是一种适合构建小数据集贝叶斯分类器的方法.; 赵高长王欣张仲华韩苗魏嵬; 关键词：贝叶斯网络贝叶斯分类器

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王欣