基于混合动态掩码与多策略融合的医疗知识图谱问答 被引量：2

1

作者 王润周 张新生 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第10期2770-2786,共17页

医疗知识图谱问答结合医学知识和自然语言处理技术,为医疗从业者和患者提供准确、快速的问答服务。随着数据激增,现有的中文医疗知识图谱不够全面,并且医学问题复杂多义,准确识别实体信息、生成通俗易懂的回答仍有挑战。提出了一种基于... 医疗知识图谱问答结合医学知识和自然语言处理技术,为医疗从业者和患者提供准确、快速的问答服务。随着数据激增,现有的中文医疗知识图谱不够全面,并且医学问题复杂多义,准确识别实体信息、生成通俗易懂的回答仍有挑战。提出了一种基于混合动态掩码与多策略融合的医疗知识图谱问答框架。通过整合公开数据集与医药平台的疾病知识,构建了一个包含34167个实体和297463条关系的医疗知识图谱,涵盖疾病、药品、食物等多个类别。提出BERT-MaskAttention-BiLSTM-CRF混合动态掩码模型来精确识别输入的医疗实体信息,更有效地关注重要内容,去除冗余信息干扰。采用实体对齐策略将医疗实体进行统一和标准化,通过意图识别策略深入理解用户的查询意图,结合大型语言模型对知识图谱的输出进行润色,保证回答内容更加容易理解。实验结果表明,在实体识别对比实验中模型的宏观平均F1值达到0.9602,在问答测试实验中,平均准确率达到0.9656,且生成的内容更加通俗易懂,可解释性强。 展开更多

关键词 混合动态掩码 多策略融合 知识图谱 医疗问答 大语言模型

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多策略融合改进北方苍鹰算法的森林冠层图像分割 被引量：2

2

作者 仝柯 朱良宽 +1 位作者 王璟瑀 付雪 《森林工程》 北大核心 2024年第5期124-133,共10页

针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;... 针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;在北方苍鹰探索阶段,添加自适应权重因子提高算法搜索能力,加快算法收敛速度;在北方苍鹰开发阶段,添加非线性收敛因子平衡全局搜索和局部开发能力。其次,采用多阈值Kapur熵作为适应度函数,通过选取8个基准函数对改进的算法进行测试,测试结果表明,改进的算法可以有效提高精度和搜索速度。最后,将所改进的算法对森林冠层图像进行阈值分割试验,并在适应度值、森林图像分割时的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)与特征相似度(FSIM)上进行对比分析。试验结果表明,改进的算法可以获得更精确的森林冠层分割阈值和更高的分割精度。 展开更多

关键词 北方苍鹰优化算法 多策略融合 非线性收敛因子 Kapur熵 图像分割 森林冠层

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基于多策略融合的改进RRT路径规划算法 被引量：2

3

作者 陈澳 朱建阳 +1 位作者 蒋林 程浩然 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期282-289,共8页

针对传统快速扩展随机树(RRT)及其衍生算法在路径规划时生成路径效率较低、无效探索点较多等问题,提出一种多策略融合的改进RRT算法。首先利用启发式选择策略确定最合适的扩展节点,然后结合基于目标偏置的自适应动态步长策略,使随机树... 针对传统快速扩展随机树(RRT)及其衍生算法在路径规划时生成路径效率较低、无效探索点较多等问题,提出一种多策略融合的改进RRT算法。首先利用启发式选择策略确定最合适的扩展节点,然后结合基于目标偏置的自适应动态步长策略,使随机树始终向目标点区域扩展,最后通过垂距断点预优化的跳点连线策略去除冗余点,生成一条没有较大转折角的最短安全路径。通过不同复杂程度的仿真实验和现实环境实验对该算法进行测试。结果表明,与RRT、RRT*和Bi-RRT*算法相比,本文算法在时间消耗上分别减少了大约80%、50%和60%,在路径节点数上分别减少了大约65%、40%和35%。机器人依据该算法可以高效生成一条无碰撞,仅包含起始点、目标点和非突兀转折点的最优路径。 展开更多

关键词 路径规划 快速扩展随机树 多策略融合算法 目标偏置 动态步长 垂距断点 跳点连线

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应用多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动 机器人路径规划方法

4

作者 胡万望 于丽娅 +4 位作者 张涛 李传江 蒲睿强 路辉 马靓 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第9期1-12,共12页

针对移动机器人在多障碍物室内环境中进行路径规划时存在的折点多、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动机器人路径规划方法。首先,利用Tent混沌映射初始化和自适应正余弦算法,改善初始... 针对移动机器人在多障碍物室内环境中进行路径规划时存在的折点多、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多策略融合改进哈里斯鹰算法的移动机器人路径规划方法。首先,利用Tent混沌映射初始化和自适应正余弦算法,改善初始种群分布多样性并增强全局搜索能力;其次,使用模拟退火能量策略改善哈里斯鹰算法的行为选择,加强算法收敛速度;然后,使用柯西函数和改进莱维飞行优化算法位置更新行为,提升算法的寻优性能和效率;最后,使用消融实验和对比实验对移动机器人在不同复杂程度的地图场景中的路径规划性能进行验证。实验结果表明:多策略融合改进哈里斯鹰算法在移动机器人路径规划问题中,不仅可以有效减少折点数获得较好的路径平滑度,还可达到更快的收敛速度和更短的移动路径。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 多策略融合 哈里斯鹰算法

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基于多策略融合斑马优化算法的特征选择方法

5

作者 王震 王新春 +2 位作者 杨培宏 费鹏宇 郑学奎 《现代电子技术》 北大核心 2024年第18期149-155,共7页

针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受... 针对传统斑马优化算法在求解复杂优化问题时精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,提出一种多策略融合的改进斑马优化算法(IZOA)。首先,为解决斑马个体初始位置分布不均匀的问题,引入混沌映射来增加探索过程的种群多样性;其次,受自适应权重和黄金正弦算法思想启发,提出一种基于自适应递减权重和黄金正弦更新机制的位置更新策略,用于改进斑马算法的局部寻优与全局探索能力;然后,进行标准测试函数实验,验证了IZOA能够有效提升寻优精度和收敛速度;最后,将K近邻分类器作为待优化目标,选取UCI库的12个标准数据集进行特征选择实验,并利用改进后的算法在特征选择模型中进行最优特征子集搜寻。实验结果表明,相比传统算法,所提算法的平均分类准确率提升4.47%,平均适应度值降低2.5%,验证了该算法在特征选择领域的优越性。 展开更多

关键词 斑马优化算法 多策略融合 特征选择 混沌映射 自适应权重 黄金正弦算法 K近邻分类器

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多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法

6

作者 何加文 许贤泽 高波 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2862-2871,共10页

针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀... 针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。 展开更多

关键词 飞蛾火焰优化算法 多策略融合 随机反向学习 高斯变异 智能优化

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基于多策略融合白鲸优化算法的MPPT控制

7

作者 蒋世豪 李春树 常兴智 《物联网技术》 2024年第9期92-96,共5页

光伏发电系统的发电效率与环境因素息息相关,极易受到影响,现有最大功率追踪算法普遍存在追踪精度不高且易陷入局部极值的问题。对此,提出了一种多策略融合的白鲸优化算法。相比白鲸算法,白鲸优化算法利用Logistic混沌映射初始化种群,... 光伏发电系统的发电效率与环境因素息息相关,极易受到影响,现有最大功率追踪算法普遍存在追踪精度不高且易陷入局部极值的问题。对此,提出了一种多策略融合的白鲸优化算法。相比白鲸算法,白鲸优化算法利用Logistic混沌映射初始化种群,改进了平衡因子和鲸落概率,提高了算法追踪速度;在勘探阶段引入柯西分布函数变异全局位置增强种族多样性,开发阶段引入自适应权重因子更新局部细节,提高了局部探索能力。最后在MATLAB/Simulink仿真平台搭建仿真模型进行验证。实验结果表明,基于多策略融合的白鲸优化算法能够追踪到全局最大功率点,并在追踪速度和追踪精度上有很大提升。 展开更多

关键词 最大功率 白鲸优化算法 多策略融合 Logistic混沌优化 柯西变异 自适应权重

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基于多策略融合的自动摘酒系统的设计 被引量：1

8

作者 任东平 刘勇 +1 位作者 孙云权 周海龙 《自动化应用》 2024年第1期71-75,共5页

针对目前我国摘酒工艺自动化程度低、稳定性差、方式单一、无统一量化标准等问题,设计了一种多策略融合的自动摘酒系统。该系统以PLC为核心控制器,触摸屏为人机交互单元,通过在线检测和处理酒精浓度、流速、温度等参数,结合糟源信息自... 针对目前我国摘酒工艺自动化程度低、稳定性差、方式单一、无统一量化标准等问题,设计了一种多策略融合的自动摘酒系统。该系统以PLC为核心控制器,触摸屏为人机交互单元,通过在线检测和处理酒精浓度、流速、温度等参数,结合糟源信息自动选择相应的摘酒策略,控制伺服电机驱动分酒管,将酒液分配至不同接酒口,实现全自动摘酒过程。通过旁路采样检测以及酒精度异常值剔除,酒精度实际检测精度达到±0.5%(体积分数),累积流量的检测精度达到±1 L。基于此设计加工样机,在四川泸州某浓香型酒厂进行了测试,结果表明,自动摘酒与人工摘酒在不同糟型及不同分段依据下的相对误差均小于2%(体积分数),说明该系统稳定性强,能适应实际酿造过程。 展开更多

关键词 多策略融合 自动摘酒 在线检测 摘酒策略

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基于多策略融合和约束处理技术的差分进化算法

9

作者 宋尔萍 《微电子学与计算机》 2024年第6期20-27,共8页

当约束优化问题的目标函数结构比较复杂,约束条件较为严格时,差分进化算法(Differential Evolution,DE)的收敛性能表现较差。为发挥基于群智能搜索算法的优势,本文提出了一个基于等级划分、状态转移和不可行解处理的多策略融合差分进化... 当约束优化问题的目标函数结构比较复杂,约束条件较为严格时,差分进化算法(Differential Evolution,DE)的收敛性能表现较差。为发挥基于群智能搜索算法的优势,本文提出了一个基于等级划分、状态转移和不可行解处理的多策略融合差分进化算法(Multi-Strategy fusion Differential Evolution,MSDE)。首先,根据目标函数值和约束违反度值对父代群体进行等级划分,并根据等级特征将子群体划分为3个层次;然后,利用不同等级和层次的特征设计有效的进化操作,提高差分进化算法的勘探和挖掘能力;进一步,根据不可行解的分布特征将群体进行状态转移,使转移后的个体在决策空间具有较好的分布;接着,利用转移后个体的分布特征设计了约束处理技术,提高个体向可行域收敛的概率,使不可行解以较高的概率转移到可行域中;最后,与4个最新的进化算法做了仿真实验,结果表明,本文提出的相关策略改进了DE算法的性能。 展开更多

关键词 差分进化算法 层次划分 多策略融合 状态转移 约束处理

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一种多策略融合的多目标粒子群优化算法 被引量：30

10

作者 谢承旺 邹秀芬 +1 位作者 夏学文 王志杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1538-1544,共7页

为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体... 为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势. 展开更多

关键词 粒子群优化 多策略融合 多目标优化问题 多目标粒子群优化算法

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多策略融合的改进黏菌算法及其应用 被引量：3

11

作者 卢万杰 陈子林 +2 位作者 付华 王志中 王久阳 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1060-1069,共10页

针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性,提升算法优化精度和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索... 针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性,提升算法优化精度和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索与局部开发能力;结合麻雀算法的预警机制与折射反向学习策略,优化黏菌个体分离觅食过程,防止前期优质个体流失以及后期种群多样性匮乏,提升算法整体抗停滞能力。通过对基准测试函数及部分CEC2017测试函数进行寻优对比实验,测试结果表明改进算法具有更好的寻优精度、稳定性。利用改进算法优化XGBoost参数并将其用于变压器故障诊断,进一步验证了改进策略的有效性及算法的工程实用性。 展开更多

关键词 智能优化算法 黏菌算法 麻雀算法 多策略融合 改进黏菌算法 极致梯度提升 变压器故障诊断 基准测试函数

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多策略融合的改进粒子群优化算法 被引量：23

12

作者 吴大飞 杨光永 +1 位作者 樊康生 徐天奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3358-3364,共7页

为解决传统粒子群算法收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略融合的改进粒子群算法。首先,设计了一种基于中垂线算法的游离粒子位置更新方法,加快了游离粒子的收敛速度;其次,设计了一种在最优粒子附近生成爆... 为解决传统粒子群算法收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略融合的改进粒子群算法。首先,设计了一种基于中垂线算法的游离粒子位置更新方法,加快了游离粒子的收敛速度;其次,设计了一种在最优粒子附近生成爆炸粒子的策略,以增强算法的寻优精度和寻优速度,为适应前两个策略,还设计了一种仅依靠全局最优粒子位置的粒子速度更新策略;最后,将基于概率分层的简化粒子群优化算法的惯性权重和粒子位置更新方法用于本算法。与其他五种改进粒子群算法进行了对比实验,结果表明提出的改进算法无论是处理低维问题还是高维问题表现均具有较大优势,性能更优越。 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 多策略融合 中垂线算法 爆炸粒子

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多策略融合的改进万有引力搜索算法 被引量：2

13

作者 樊康生 杨光永 +2 位作者 吴大飞 汪军 徐天奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3592-3598,共7页

为解决传统万有引力搜索算法(GSA)易陷入局部最优和开发能力弱等问题,提出了一种多策略融合的改进万有引力搜索算法(MFGSA)。首先,提出动态调整引力常数G的更新策略,以增强算法的探索能力和收敛精度;其次,为保留粒子的多样性,提出了基... 为解决传统万有引力搜索算法(GSA)易陷入局部最优和开发能力弱等问题,提出了一种多策略融合的改进万有引力搜索算法(MFGSA)。首先,提出动态调整引力常数G的更新策略,以增强算法的探索能力和收敛精度;其次,为保留粒子的多样性,提出了基于对称思想的粒子越界处理策略,以提高算法的收敛精度;为适应前两个策略,还引入精英思想,用最优粒子改善最差粒子位置策略,以避免算法陷入局部最优;同时,提出了自适应因子更新粒子速度和位置策略,以提高算法的收敛速度。为验证改进算法的性能,将改进算法与传统万有引力搜索算法和其他四种改进万有引力搜索算法在10个基准函数上进行了对比实验,结果表明MFGSA在收敛速度、搜索精度方面优势较大,表明MFGSA性能的优越性。 展开更多

关键词 多策略融合 改进万有引力搜索算法 引力常数 自适应因子

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多策略融合学习萤火虫算法在年径流预测中的应用 被引量：5

14

作者 谢智峰 吴润秀 吕莉 《南昌工程学院学报》 CAS 2021年第1期20-27,共8页

为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA)。该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开展局部开采,兼顾探索和开采平衡,提升收敛速度和寻优精度双目... 为提高萤火虫算法(FA)的收敛速度和求解精度,提出多策略融合学习萤火虫算法(MSFLFA)。该算法为最优萤火虫引入深度学习策略,开展全局搜索,为非最优萤火虫引入随机吸引模型,开展局部开采,兼顾探索和开采平衡,提升收敛速度和寻优精度双目标。为验证MSFLFA性能,基于经典函数测试集进行仿真测试,实验表明,MSFLFA性能优于FA,VSSFA,WSSFA,MFA,CFA,RaFA和ApFA。为扩展MSFLFA应用领域,融合支持向量回归(SVR),建立MSFLFA-SVR径流预测模型。仿真实验表明,与FA-SVR,WSSFA-SVR,MFA-SVR,RaFA-SVR,BP-ANN-SVR和PPR-SVR模型相比,MSFLFA-SVR预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 萤火虫算法 多策略融合学习 支持向量回归 径流预测

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基于多策略融合的快速核相关滤波目标跟踪算法 被引量：1

15

作者 张晗 康国华 +2 位作者 张琪 邱钰桓 张雷 《航天控制》 CSCD 北大核心 2020年第3期31-38,共8页

针对核相关滤波算法(Kernel Correlation Filter,KCF)对快速运动目标跟踪精度较低、实时性较差的问题,提出多策略融合的快速核相关滤波(Multistrategy KCF,MSKCF)算法。该算法基于KCF框架,融合多个策略,将Faster Regin-CNN网络结构、特... 针对核相关滤波算法(Kernel Correlation Filter,KCF)对快速运动目标跟踪精度较低、实时性较差的问题,提出多策略融合的快速核相关滤波(Multistrategy KCF,MSKCF)算法。该算法基于KCF框架,融合多个策略,将Faster Regin-CNN网络结构、特征极差、滤波尺度因子引入目标图像识别窗口标定和尺寸自适应更新,解决了识别窗口与目标大小不适应的问题,实现了自动跟踪。本文采用北斗导航卫星模型进行了验证,结果表明MSKCF可以自主获得初始跟踪窗口,目标跟踪精度与速度均有所提升。 展开更多

关键词 图像识别 核相关滤波 Faster Rcnn 多策略融合 目标跟踪

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基于多策略融合的亚像素精度立体匹配研究

16

作者 高素文 张灵 +1 位作者 陈云华 丁伍洋 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期231-234,243,共5页

为了减少亚像素立体匹配中存在的错误匹配以及提高匹配精度,提出基于多策略融合的亚像素精度立体匹配方法。通过以下三个步骤实现:原图像插值处理结合基于最小生成树代价聚集策略估计分数视差;给出新的视差搜索范围确定关系,减少匹配代... 为了减少亚像素立体匹配中存在的错误匹配以及提高匹配精度,提出基于多策略融合的亚像素精度立体匹配方法。通过以下三个步骤实现:原图像插值处理结合基于最小生成树代价聚集策略估计分数视差;给出新的视差搜索范围确定关系,减少匹配代价计算;在大片低纹理区域引入视差平面拟合细化视差,在亚像素精度上平滑,减少错误匹配。实验表明,算法有效地将匹配精度提高到亚像素级,同时减少了错误匹配。 展开更多

关键词 分数视差 多策略融合 最小生成树代价聚集策略 亚像素精度 视差平面拟合

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基于多策略融合鹈鹕优化算法的特征选择方法

17

作者 叶雨彬 韦文山 《微电子学与计算机》 2023年第12期19-25,共7页

针对鹈鹕优化算法在求解问题时存在随机性的缺陷,提出了一种基于多策略融合鹈鹕算法的特征选择方法.首先,采用佳点集理论对种群进行初始化,替代原鹈鹕算法中的随机策略,使得种群分布均匀,提高了遍历性;其次,利用反向差分进化算法在每一... 针对鹈鹕优化算法在求解问题时存在随机性的缺陷,提出了一种基于多策略融合鹈鹕算法的特征选择方法.首先,采用佳点集理论对种群进行初始化,替代原鹈鹕算法中的随机策略,使得种群分布均匀,提高了遍历性;其次,利用反向差分进化算法在每一轮更新迭代后,对种群个体进行反向优化选择,从而提高全局搜索性能;采用自适应t分布变异策略来扰动最优解,防止其陷入局部最优.选择了6个标准测试函数进行模拟.实验结果证明,改进后的算法比其他算法能更加有效地选取最优特征,并提高分类准确率. 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 特征选择 多策略融合 佳点集理论 反向差分进化 T分布

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基于多策略融合的室分小区隐性故障发现 被引量：1

18

作者 刘贤松 高有利 屠梓浩 《邮电设计技术》 2023年第4期42-47,共6页

当前室分小区隐性故障排查主要依赖人工巡检,存在现场测试排查周期长、对人工经验依赖严重、用户感知差等问题。提出基于多策略融合的室分小区隐性故障发现方法,利用8种KPI指标,使用Prophet算法确定动态阈值,通过研究指标重要性调整策... 当前室分小区隐性故障排查主要依赖人工巡检,存在现场测试排查周期长、对人工经验依赖严重、用户感知差等问题。提出基于多策略融合的室分小区隐性故障发现方法,利用8种KPI指标,使用Prophet算法确定动态阈值,通过研究指标重要性调整策略和修正非连续异常值策略相融合的多策略故障诊断,实现对室分隐性故障的快速定位。根据上述方法构建室分健康监控体系,辅助运维人员快速定位与修复隐性故障,提升用户感知。 展开更多

关键词 室分小区 隐性故障 多策略融合 异常检测

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基于多策略融合的市场模式预测模型

19

作者 王旭 《时代金融》 2019年第14期112-114,132,共4页

本文创新地提出了'市场信息熵'的概念通过分析行业间波动方向的有序性来判断市场总体的状态,然后与不同参数周期的趋势跟踪策略和趋势反转策略相结合,进而将这些策略信号指令作为输入,市场模式状态作为输出建立Logistic回归模型... 本文创新地提出了'市场信息熵'的概念通过分析行业间波动方向的有序性来判断市场总体的状态,然后与不同参数周期的趋势跟踪策略和趋势反转策略相结合,进而将这些策略信号指令作为输入,市场模式状态作为输出建立Logistic回归模型,即构造出一种创新的、具有高稳定性的多策略融合投资模型。该模型在2010年至2017年底进行模拟交易回测,结果表明通过模式识别算法融合多策略后策略的年化收益跑赢基准指数,夏普比率有明显提高,最大回撤也大大降低,为量化择时提供新思路。 展开更多

关键词 量化择时 模式识别 市场信息熵 多策略融合

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基于多策略融合优化的RRT^(*)路径规划算法

20

作者 郭荣秋 吴敬兵 戚海洲 《起重运输机械》 2025年第6期41-47,共7页

渐进最优快速探索随机树(RRT*)算法是快速扩展随机树(RRT)算法的改进版本,具有渐进最优性,但存在收敛速度慢、初始路径代价高、算法效率低等缺点。针对这些问题,文中提出了一种多策略融合优化的快速探索随机树(RRT*)路径规划算法,该算... 渐进最优快速探索随机树(RRT*)算法是快速扩展随机树(RRT)算法的改进版本,具有渐进最优性,但存在收敛速度慢、初始路径代价高、算法效率低等缺点。针对这些问题,文中提出了一种多策略融合优化的快速探索随机树(RRT*)路径规划算法,该算法引入自适应目标偏置策略、父节点重选策略和分层冗余节点去除策略,同时具备路径质量高,路径生成与收敛速度快的优势。为了验证算法的有效性,设计了不同环境下与RRT*、BGRRT*和RRT*-Smart算法生成的初始路径和收敛速度的对比实验。结果表明,提出的算法能够生成更优的初始解,并具有更高的稳定性和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 快速探索随机树 目标偏置 冗余节点 多策略融合

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