基于Baker映射的自适应樽海鞘群算法

为了克服樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)求解准确性不足和易过早收敛的缺点,提出了一种多策略改进的樽海鞘群算法(MISSA)。引入Baker混沌映射生成樽海鞘群的初始种群,以提高初始个体的均匀性;将T分布策略应用到食物源位置公式中,对原始位置进行随机干扰,引导樽海鞘个体向最优解空间运动;在跟随者位置更新公式中引入不完全Γ函数的自适应权重,以改善算法的局部和全局搜索能力。将改进算法在8个测试函数上进行仿真实验,并与不同的群智能算法进行了比较。结果表明,改进算法具有更好的全局和局部搜索性能以及更高的搜索精度。     

深度学习应用技术研究

本文针对深度学习应用技术进行了研究性综述。详细阐述了RBM（Restricted Boltzmann Machine）逐层预训练后再用BP（back-propagation）微调的深度学习贪婪层训练方法,对比分析了BP算法中三种梯度下降的方式,建议在线学习系统,采用随机梯度下降,静态离线学习系统采用随机小批量梯度下降;归纳总结了深度学习深层结构特征,并推荐了目前最受欢迎的5层深度网络结构设计方法。分析了前馈神经网络非线性激活函数的必要性及常用的激活函数优点,并推荐ReLU （rectified linear units）激活函数。最后简要概括了深度CNNs(Convolutional Neural Networks), 深度RNNs(recurrent neural networks), LSTM(long short-termmemory networks)等新型深度网络的特点及应用场景,并归纳总结了当前深度学习可能的发展方向。     

同型系统间的同态映射与同构映射

给出了同型系统的同态、同构概念,并引入了给定系统的诱导系统.利用映射及同态公式,刻划了同型系统间的同态(同构)关系,并得出了同型系统与其诱导系统的同态(同构)关系,在此基础上给出了一些应用.     

常利率下有阈红利边界的复合Poisson风险模型

考虑了常利率下有阈红利边界的复合Poisson风险模型,给出了罚金折现期望函数满足的积分-微分方程及带干扰的情况下罚金折现函数所满足的积分-微分方程.利用全概率公式得到了相应积分-微分方程的解、破产概率及破产前瞬时盈余和破产赤字的联合分布的具体表达式.该模型有利于降低公司最终破产的概率.     

文化创意产业指标体系及评价模型

在国内外创意指数相关研究的基础上,构建了我国文化创意产业指标体系.并在此基础上建立了基于因子分析方法的评价模型,进一步利用该模型对我国七大城市的创意指数进行了测度,最后针对分析结果进行了排名.     

BP神经网络结点数选取的改进方法及其应用

提出一种改进的隐含层神经元个数的选取方法．该方法基于隐含层神经元输出之间的相关关系,估计隐含层结点数,把隐含层结点的改进算法用于物种选取的实例中,通过MATLAB编程实现,并与回归分析做出的结果进行比较．结果表明,该方法对建立BP神经网络结构有一定的借鉴作用．     

基于互信息的特征子集选择

通过互信息的思想提出一个新的评价函数来评价属性之间的相关性,并结合LV算法进行特征子集选择.结果表明,该方法对分类问题效果明显.     

改进的K-means算法

针对传统K-means聚类算法对初始点敏感性问题,根据数据样本分布,采用启发式的方法选取初始聚类中心点,设计了一种均衡化评价函数,由此函数为准则自动生成聚类数目.通过实验验证了该算法的收敛性.