荣莉莉
主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
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- 姓名:荣莉莉
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
管理理论
- 研究兴趣:主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
荣莉莉,大连理工大学管理学院教授,管理科学与工程博士点博士生导师。主要学术及社会兼职:国际知识与系统科学学会(ISKSS)理事,辽宁省自动化学会理事,中国软件行业协会系统工程分会副秘书长,中国地震局地震应急预案管理专家组成员,大连市突发公共事件应急委员会专家组成员,《系统工程理论与实践》、《管理科学学报》、《系统工程学报》等杂志审稿人。
主要研究方向集中在神经网络、模糊推理、遗传算法、支持向量机等计算智能方法在决策对象知识挖掘及获取中的应用、系统评价与决策知识获取、突发事件的应急管理、复杂网络理论。
主持国家自然科学基金项目3项,辽宁省科委博士基金项目1项,承担国家自然科学基金重点基金2项,国家自然科学基金重大国际合作项目1项,863项目1项,日本文部省国际合作项目1项,以及博士点基金、教育部骨干教师资助计划等多项省部级项目。
发表论文96篇,其中,国际期刊14篇,国内核心期刊22篇,被SCI/EI/ISTP各收录9/19/14篇,SCI他引20次,国内期刊他引103次。所承担的一项国家自然科学基金重点基金被评为特优,所承担的一项863项目获辽宁省科技进步二等奖,4篇论文获辽宁省自然科学优秀论文奖,获辽宁省优秀青年骨干教师称号,入选辽宁省“百千万人才工程”百人层次,所指导的一篇博士论文被评为2007年辽宁省优秀博士学位论文。
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荣莉莉, 荣莉莉②, 王众托
系统工程学报,1998,13(1):57~65,-0001,():
-1年11月30日
提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法。模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出,规则的抽取通过一个5层模糊神经网络实现,该算法包括两部分,第1部分确定出最佳规则;第2部分通过学习提高推理精度,通过仿真验证了该算法的有效性。
模糊神经网络, 规则抽取, 隶属函数, 学习
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【期刊论文】一种通过动态筛选模糊规则来提高多输入系统精度的算法①
荣莉莉, 王众托
,-0001,():
-1年11月30日
本文提出了一种提高多输入模糊推理系统精度的算法。首先,建立一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO-FNN),从样本数据中提取描述系统关系的模期规则。然后,利用模糊神经网络进行学习,在调整隶属函数的参数同时,对规月进行动态筛选,以使所得到的规则高精度地反映样本数据的特性。通过一个仿真实例验证了该算法的有效性。
模糊推理模相神经同, 模糊规则, 反向传播学习
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荣莉莉, 王众托
大连理工大学学报,1999,39(1):114~119,-0001,():
-1年11月30日
给出了一种建立GNP值与产业结构的关系模型的算法。利用一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO2FNN),提取关于人均GNP值与工业比例、农业比例及人口密度的关系的模糊规则。利用模糊神经网络进行学习,调整隶属函数的形状及结论部分的参数;同时,还提出了一种在学习过程中动态筛选模糊规则的方法。仿真结果验证了算法的有效性。
神经网络, 模糊规则/, 反向传播学习方法
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荣莉莉
,-0001,():
-1年11月30日
本文提出了一种利用模糊神经网络进行项目投资决策的评价方法。在项目投资决策系统中,所考虑的变量性质大部分属于语言变量。对某项目指标的评价也大多用诸如“好”、“一般”等的语言来描述。本文提出的方法,可以处理这种情况,即考虑决策者的偏好来进行项目的评价。
语言变量,, 模糊神经网络,, 评价,, 学习
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荣莉莉, 王众托
控制与决策,2001,16(6):958~961,-0001,():
-1年11月30日
提出一种数值信息与语言信息融合的实现方法,融合是通过一个模糊神经网络完成的。该方法可用于对既有语言型变量,又有数值型变量的系统建立模型。实现融合的关键是对语言变量定义隶属函数。给出一种考虑决策者的偏好来描述语言变量的隶属函数的方法,仿真结果验证了算法的有效性。
融合, 语言变量, 模糊神经网络, 隶属函数
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荣莉莉, 张丽倩, 党延忠
计算机工程与应用,2005,(19):165~167,-0001,():
-1年11月30日
该文提出了运用DEF动态网页技术进行动态网站管理的思想。在建立前台信息发布网站的同时,还要建立一套具有友好用户界面的后台管理维护系统,以支持整个网站的运作,帮助普通用户对前台的网站进行日常管理和信息发布。其优点是占用系统资源少、信息量大、站点维护方便,便于扩充和更新,易于继承和保护历史数据。
站点管理, B/, S模式, DEF技术, 友好用户界面
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【期刊论文】基于知识的阶层型神经网络结构及参数的一种确定方法
荣莉莉, 王众托
计算机研究与发展,2003,40(2):169~176,-0001,():
-1年11月30日
神经网络具有优秀的学习能力,但神经网络的权值及阈值却无法解释与理解,给进一步的应用带来了困难。国内外学者就这一问题进行了各种探讨,研究怎样从神经网络中抽取规则,但算法较复杂,规则的可理解性较差。从不同的视角出发,提出一种从知识的角度来考察阶层型神经网络的结构及参数的思路1利用从样本数据中获得的知识(模糊规则),来确定网络的大小,即中间层的结点数目,以及网络的参数,即网络的权重及结点的阈值。该方法的特点是不用精简网络的结构,也不用改变网络以往的BP学习算法。按照这种方法构造出的神经网络,即使不学习,其输出也会大致地跟踪样本,网络的学习时间将会缩短。与此同时,网络的参数,即权重及阈值的意义可以解释,为直接从神经网络中提取知识提供了依据。仿真算例验证了所提出的方法的有效性。
神经网络, 模糊规则, 结构及参数, 知识获取
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【期刊论文】模糊神经网络和SOM网络在中国高技术园区区位评价中的应用
荣莉莉
研究与发展管理,2003,15(2):64~69、75,-0001,():
-1年11月30日
对中国52个高技术产业园区发展状况的部分数据及因子分析结果,建立两种具有学习能力的评价模型,用以评价中国高技术园区的发展状况。一种是基于模糊神经网络(FNN)的评价模型,可以提取描述高技术园区发展状况的模糊规则,找到发展模式;另一种是基于自组织特征映射(SOM)神经网络的评价模型,可以对高技术园区进行自动聚类,从聚类图上找到发展状况相近的高技术园区。两种模型都具有自我评价功能,产业园区或企业可方便地利用之对自身发展状况进行自我评价。
高技术园区, 模糊规则, 学习评价, 网络理论
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荣莉莉, 王众托
管理科学学报,2003,6(3):1~7,-0001,():
-1年11月30日
提出一种学习型评价系统的建立方法。评价功能是基于决策者(专家)的知识和模糊神经网络实现的,适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述,是通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的。该评价系统可以充分利用以往的决策案例,通过学习获取决策者的知识和经验,从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。
知识获取, 语言型变量, 模糊神经网络, 评价, 学习
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荣莉莉, 陈魁
管理科学与系统科学研究新进展,49~53,-0001,():
-1年11月30日
信息技术的发展使得存储大量信息变得越来越容易了,同时信息的搜索和准确定位成为日益重要的问题,现有网络搜索引擎网络带宽、实时性差和搜索结果排序不合量等问题。基于此,本文提出标准元搜索引擎的概念,关在此基础上给出示标准搜索模型的建立方法。该模型可以有效地解决上述问题,具有广泛的应用价值。
标准搜索引擎, 信息检索, 自然语言
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