李祚泳
环境系统分析、人工智能、优化算法、人工神经网络及应用、信息分析原理与方法。
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- 姓名:李祚泳
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
环境工程学
- 研究兴趣:环境系统分析、人工智能、优化算法、人工神经网络及应用、信息分析原理与方法。
李祚泳,男,教授,博士生导师,生于1944 年,中国计量科学研究院研究生毕业,获硕士学位。1987年~1988年美国威斯康辛大学高访学者,四川省学术带头人,四川省专家评议委员会成员,享受国务院特殊津贴。
研究领域:环境系统分析、人工智能、优化算法、人工神经网络及应用、信息分析原理与方法。共发表论文280余篇,其中被SCI、EI检索50余篇,被他人引用500余次。近5年发表论文80余篇。近5年获教育部自然科学奖二等奖和四川省科技进步奖二等奖各1项,获四川省科技进步奖三等奖3项。
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李祚泳, 丁恒康
中国环境监测,2005,21,(2):74~83,-0001,():
-1年11月30日
应用BP网络对大气颗粒物进行源解析,将大气采集样本中的元素含量和大气颗粒物源成分谱构成训练样本集,用BP网络进行训练,由训练好的网络的权值可以计算出大气颗粒物的污染排放源的权重贡献率。将BP源解析法的计算结果与其它源解析法得到的结果比较,表明BP网络应用于大气颗粒物的源解析是可行的。
人工神经网络, 大气颗粒物, 源解析
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李祚泳, 熊建秋, , 邹长武
水科学进展,2005,16(4):494~499,-0001,():
-1年11月30日
粗集理论是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。将粗集理论用于地下水水质指标属性约简,采用区分矩阵属性约简算法对原有的4个水质指标进行分析,发现仅需要其中的3个就可以表达相同的地下水水质级别区分能力,还得出了各水质指标相对于地下水水质级别的属性重要性。理论分析和应用实践表明了粗集理论用于地下水水质指标属性约简具有简便、准确和实用性强等特点。
粗集, 属性重要性, 属性约简, 地下水水质
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李祚泳, LI Zuoyong & PENG Lihong
Science in China Ser. F Information Sciences, 2004, 147, 2: 137~150,-0001,():
-1年11月30日
network generalization ability; through the simulation of BP network overfit numerical modeling test with different types of functions, it is ascertained that the overfit parameter q in the relation generally has a span of 7×10−3 to 7×10−2; the uncertainty relation then helps to obtain the formula for calculating the number of hidden nodes of a network with good generalization ability under the condition that multiple correlation coefficient is used to describe sample complexity and the given approximation error requirement is satisfied; the rationality of this formula is verified; this paper also points out that applying the BP network to the training process of the given sample set is the best method for stopping training that improves the generalization ability.
BP network,, learning ability,, generalization ability,, overfit relation,, network structure optimization.,
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【期刊论文】基于免疫进化算法优化的灾情评估指数公式及效果检验
李祚泳, 杨怀金, 燕鹏
高原气象,2004,23(4):553~557,-0001,():
-1年11月30日
在分析灾情评估指标特征的基础上,提出了一种适用于多指标的灾情评估普适公式;对不同的评估指标及其分级标准,用免疫进化算法对公式中参数进行优化,得到对不同灾情评估指标及评价标准适用的指数公式。公式用于我国部分省市和地区的多种自然灾害的灾度评价,评价结果比较符合实际。该公式具有可比性、普适性和简单实用的特点。
灾情评估, 免疫进化算法, 参数优化, 指数公式
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李祚泳, 钟俊, 彭荔红
系统工程,2004,22(7):88~92,-0001,():
-1年11月30日
应用蚁群算法于公路交通系统,引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响,提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式,比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度,可从两地的诸多“合理路径”中,优选出最佳路径,实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。
蚁群算法, 组合优化, 交通系统
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李祚泳, 徐婷婷, 丁晶
城市环境与城市生态,2003,16(6)169~171,-0001,():
-1年11月30日
以地下水水质指标国家分级标准为训练样本,用样本的地下水水质综合指数计算值作为样本的期望输出值,对BP网络进行训练,用训练好的网络对某地地下水水质监测点进行优选。结果表明:BP网络用于地下水环境监测点优选具有简单、实用和客观性好的特点。
地下水, 环境监测, 优化布点, BP网络
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李祚泳, 易勇鸷
电子学报,2003,31(9):1341~1344,-0001,():
-1年11月30日
分析BP网络过拟合时网络学习能力与泛化能力之间的内在联系,引入描述问题复杂性程度的复相关系数,建立了BP网络过拟合时,反映网络学习能力的训练样本集的训练相对误差与表征泛化能力的网络对检验样本集的测试相对误差之间满足的定量关系式.通过模拟若干不同类型函数的BP网络数值建模试验,确定了关系式中过拟合参数q的取值范围为0.007~0.07,指出BP网络应用于给定样本集的训练过程中,具有较佳泛化能力的停止训练方法.
BP网络, 学习能力, 泛化能力, 过拟合关系式
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李祚泳, 彭荔红
环境科学学报,2003,23,(1):142~144,-0001,():
-1年11月30日
基于粗集理论(RS)对于不确定性问题的近似分类的思想和方法,通过计算大气污染源排放的元素组成的差异程度与大气颗粒物样本中元素含量的分类关系,用排放源对于大气颗粒物元紊含量的有效程度为标准来评价排放源的重要性.进行了实例分析计算并与其它几种源解析法结果比较表明:不同源解析法给出的主要排放源的重要性排序是一致的.
粗集理论, 不确定性信息, 大气颗粒物, 源解析
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李祚泳, 孙丽, 丁晶
水文,2002,22(5):31~34,-0001,():
-1年11月30日
在适当设定每项地下水水质指标的“参照值”情况下,引入相对于“参照值”的指标相对值替代污染损害指数公式中的指标监测值,采用遗传算法优化指数公式中的参数,得出了对地下水38项指标都能通用的水质评价污染损害指数公式。该公式应用于若干地下水评价实例分析表明,效果较好。该公式形式简单,易于计算,方便实用,并具有客观性、可比性和通用性等特点。
遗传算法,, 地下水,, 水质评价
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李祚泳, 张欣莉, 丁晶
水科学进展,2001,12(2):160~164,-0001,():
-1年11月30日
在设定了各污染物的“基准”浓度情况下,用污染物的实测浓度相对值替代水质污染损害率公式中的浓度监测值,公式中的参数可视为与污染物的特性无关。采用遗传算法对公式中的参数优化,得到了多种水质污染物都能适用的水质污染损害率和污染损害指数公式。提出用广义模糊对比法对污染损害分指数进行赋权的新方法,计算水质综合污染损害指数。该法用于水质综合评价的物理意义明确、计算简单、使用方便,具有普适性和可比性。
水质评价, 污染损害指数, 参数优化, 遗传算法, 模糊对比加权
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