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1. 基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

韦修喜, 彭茂松, 黄华娟

《计算机应用》唯一官方网站 2024, 44 (4): 1009-1017. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023040501

摘要（84）

HTML （5）

PDF （1855KB）（80）

针对无线传感网络（WSN）的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题，提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法（MIBOA）的节点覆盖优化策略。首先，将基础的蝴蝶优化算法（BOA）与麻雀搜索算法（SSA）结合改进搜索过程；其次，引入自适应权重系数提高寻优精度和收敛速度；最后，对当前最优个体进行柯西变异扰动，提高算法鲁棒性。基准测试函数的寻优实验结果说明，MIBOA基本可在3 s内求解测试函数最优值，且收敛平均值精度较BOA提高了97.96%。将MIBOA应用于WSN节点覆盖优化问题，与BOA和SSA相比，节点覆盖率至少提高了3.63个百分点；与改进灰狼优化算法（IGWO）相比，部署时间缩短了145.82 s；与改进鲸群优化算法（IWOA）相比，节点覆盖率提高了0.20个百分点且时间缩短了1 112.61 s。综上，MIBOA可较好提高节点覆盖率并降低冗余覆盖率，有效延长WSN的生存时间。

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2. 调整聚类假设联合成对约束半监督分类方法

黄华, 郑佳敏, 钱鹏江

计算机应用 2018, 38 (11): 3119-3126. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041220

摘要（384）

PDF （1174KB）（448）

当不同类别的样本严重重叠在分类边界时，由于聚类假设不能很好地反映出数据的真实分布，基于聚类假设的半监督分类方法的性能，可能比与之对立的监督分类方法更差。针对上述不安全的半监督分类问题，提出了调整聚类假设联合成对约束半监督分类方法（ACA-JPC-S3VM）。一方面，它将单个未标记样本到数据分布边界的距离融入到模型的学习中，能够一定程度上缓解此类情况下算法性能的下降程度；另一方面，它将成对约束信息引入，弥补了模型对监督信息利用方面的不足。在UCI数据集上的实验结果表明，ACA-JPC-S3VM方法的性能绝不会低于支持向量机（SVM），且在标记样本数量为10时的平均准确率较SVM高出5个百分点；在图像分类数据集上的实验结果表明，直推式支持向量机（TSVM）等半监督分类方法出现了不同程度的不安全学习情形（即性能相近或低于SVM），而ACA-JPC-S3VM却能安全地学习。因此，ACA-JPC-S3VM具有更好的安全性与正确性。

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3. 基于临界频带及能量熵的语音端点检测

张婷何凌黄华刘肖珩

计算机应用 2013, 33 (01): 175-178. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00175

摘要（838）

PDF （605KB）（574）

语音端点检测的准确性直接关系着语音识别、合成、增强等语音领域的准确性，为了提高语音端点检测的有效性，提出了一种基于临界频带及能量熵的语音端点检测算法。算法充分利用人耳听觉特性的频率分布，将含噪语音信号进行临界频带划分，并结合各频带内信号的能量熵值在语音段和噪声段的不同分布，实现不同背景噪声下语音端点检测。实验结果表明，提出的语音端点检测算法与传统的短时能量法相比，检测正确率平均高1.6个百分点。所提方法在不同噪声的低信噪比(SNR)环境下均能实现语音端点检测。

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4. 求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

黄华娟周永权

计算机应用

摘要（1585）

PDF （625KB）（909）

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子，嵌入到自适应人工鱼群算法中，构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力，使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明，自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。