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1. 基于粘贴和2-臂DNA模型的层次聚类算法

白雪任晓玲刘希玉

计算机应用 2013, 33 (02): 308-315. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00308

摘要（900）

PDF （555KB）（579）

为了充分利用DNA分子在生物计算中的高度并行性和强大的存储能力，将DNA计算引入层次聚类实现对数据集的全局搜索。提出了粘贴模型与2-臂DNA分子相结合的混合模型求解最近邻层次聚类的DNA算法。针对二维数据空间，算法首先基于最小生成树思想产生图的边的所有组合链;其次筛选含n-1条边的链，基于边附着顶点，并选择包含全部顶点的复合链;再将复合链末尾连接相应边的权值片段，电泳出最短链;最后通过荧光分析法读解，得到最终的聚类结果。与已有文献同类算法对比表明，该算法在保持多项式操作时间下，更充分考虑连接边的长度，并将读解步骤数限定为常数步。

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2. 改进图聚类算法及其应用

丁利向来生刘希玉宋超超

计算机应用 2012, 32 (12): 3278-3282. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03278

摘要（986）

PDF （786KB）（787）

第四方物流企业联盟建立问题是研究如何将区域内物流企业以一种高效、低联系代价的方式建立合作联盟的问题。针对该问题提出一种基于离散粒子群优化算法的改进图聚类算法，有助于降低合作联盟之间的联系代价。通过离散粒子群算法优化基本图聚类算法得到的初期聚类结果，利用扰动策略对优化结果进行再拓展。对于实验中的100家虚拟企业进行了聚类，使得联盟企业内部总联系代价从初始时的39991降低到最后的24800。实验结果表明，基于离散粒子群算法的改进图聚类算法能以较低的花费解决物流企业联盟建立问题。

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3. 基于遗传算法的骨骼结构模型概念创新设计

吴海龙刘希玉向来生

计算机应用 2011, 31 (04): 1155-1158. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01155

摘要（1430）

PDF （678KB）（429）

讨论了一种计算机辅助概念设计的新思路，分析骨骼结构理论参数控制，增加了弧度作为控制参数并对实体进行分析。采用遗传算法对骨骼结构的参数进行优化。通过对遗传计算中父代编码的筛选，提高了遗传算法结果的质量。实验基于Visual C++平台，利用ACIS-HOOPS类库为基础，以吊灯造型的概念设计为例，按照提取骨骼结构、建模、遗传变异、产生概念设计结果等步骤，能产生大量整体协调、造型优美的吊灯造型供用户选择。

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4. 基于新聚类有效性函数的改进K-means算法

孙秀娟刘希玉

计算机应用

摘要（1404）

PDF （630KB）（618）

在K-means算法中,聚类数k是影响聚类质量的关键因素之一。目前,已经提出了许多确定最佳k值的聚类有效性方法，但这些方法都不能很好地处理两种数据集:类（簇）密度不同的数据集和类间距比较小的数据集(含有合并簇的数据集)。为此，提出了一种新的聚类有效性函数，该函数定义为数据特征轴总长度的平方与最小类间距的比值，最佳聚类数为这个比值达到最小时对应的k值。同时，为减小K-means算法对噪声和孤立点数据的敏感性，使用了基于加权的改进K-平均的方法计算类中心。实验证明，与其他算法相比，基于新聚类有效性函数的K-wmeans算法不仅降低了噪声和孤立点数据对聚类结果的影响，而且能有效地处理上面提到的两种数据集，明显提高了数据聚类质量。

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5. 基于遗传算法的创新建筑构件概念设计

高明;盛立; 刘希玉

计算机应用

摘要（1914）

PDF （636KB）（984）

通过分析建筑构件的特点，提出使用遗传算法对建筑构件的概念设计进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进，在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度和平滑度的度量。实验结果表明，该算法能够增强建筑构件概念设计的创新性。

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6. 一种新的基于二叉树的SVM多类分类方法

孟媛媛;刘希玉

计算机应用 2005, 25 (11): 2653-2654.

摘要（1959）

PDF （540KB）（1769）

介绍了几种常用的支持向量机多类分类方法，分析其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉树的支持向量机多类分类方法（BTSVM），并将基于核的自组织映射引入进行聚类。结果表明，采用该方法进行多类分类比1vr SVMs和1v1 SVMs具有更高的分类精度。

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7. 基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

武兆慧，张桂娟，刘希玉

计算机应用 2005, 25 (05): 1009-1011. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.1009

摘要（1335）

PDF （155KB）（950）

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。

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8. 自适应并行进化策略在配电网络重构中的应用

臧文科，刘希玉，胡明峰

计算机应用 2005, 25 (03): 720-722. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0720

摘要（852）

PDF （202KB）（1181）

针对目前利用计算机技术进行中压电网运行方案优化问题,构造了网络运行方案优化的数学模型,提出了自适应多种群并行进化策略模型,采用多种群连接节点逐步扩展法求解问题线路对应的串位进化变异,并对算法进行了实现。算例分析证明,这种策略能够极大地降低网损,提高经济效益。

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9. 一种基于学习机制的并行遗传算法

张桂娟，武兆慧，刘希玉

计算机应用 2005, 25 (02): 374-376. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0374

摘要（1062）

PDF （132KB）（1067）

基于生物学群落的概念,提出了一个群落—种群—个体的三层模型,并在该模型上发展了一种基于学习机制的并行遗传算法(PGABL)。算法引入黑板模型作为控制和交互的数据结构,采用群内、群间、群落三个学习算子,将遗传进化和遗传学习相结合,有效地改善了遗传算法的性能。实验结果表明,该算法具有良好的适应性和稳定性。

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