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学者姓名：方绪华
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Abstract ：
In this paper, a novel hybrid meta-heuristic algorithm called ESSAWOA is proposed for solving global optimization problems. The main idea of ESSAWOA is to enhance Whale Optimization Algorithm (WOA) by combining the mechanism of Salp Swarm Algorithm (SSA) and Lens Opposition-based Learning strategy (LOBL). The hybridization process includes three parts: First, the leader mechanism with strong exploitation of SSA is applied to update the population position before the basic WOA operation. Second, the nonlinear parameter related to the convergence property in SSA is introduced to the two phases of encircling prey and bubble-net attacking in WOA. Third, LOBL strategy is used to increase the population diversity of the proposed optimizer. The hybrid design is expected to significantly enhance the exploitation and exploration capacity of the proposed algorithm. To investigate the effectiveness of ESSAWOA, twenty-three benchmark functions of different dimensions and three classical engineering design problems are performed. Furthermore, SSA, WOA and seven other well-known meta-heuristic algorithms are employed to compare with the proposed optimizer. Our results reveal that ESSAWOA can effectively and quickly obtain the promising solution of these optimization problems in the search space. The performance of ESSAWOA is significantly superior to the basic WOA, SSA and other meta-heuristic algorithms.
Keyword ：
Hybridization Hybridization Lens Opposition-based Learning Lens Opposition-based Learning Nonlinear parameter Nonlinear parameter Salp Swarm Algorithm Salp Swarm Algorithm Whale Optimization Algorithm Whale Optimization Algorithm
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| GB/T 7714 | Fan, Qian , Chen, Zhenjian , Zhang, Wei et al. ESSAWOA: Enhanced Whale Optimization Algorithm integrated with Salp Swarm Algorithm for global optimization [J]. | ENGINEERING WITH COMPUTERS , 2020 , 38 (SUPPL 1) : 797-814 . |
| MLA | Fan, Qian et al. "ESSAWOA: Enhanced Whale Optimization Algorithm integrated with Salp Swarm Algorithm for global optimization" . | ENGINEERING WITH COMPUTERS 38 . SUPPL 1 (2020) : 797-814 . |
| APA | Fan, Qian , Chen, Zhenjian , Zhang, Wei , Fang, Xuhua . ESSAWOA: Enhanced Whale Optimization Algorithm integrated with Salp Swarm Algorithm for global optimization . | ENGINEERING WITH COMPUTERS , 2020 , 38 (SUPPL 1) , 797-814 . |
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Abstract ：
基于成果导向教育理念,将学生质量作为《基础工程》课堂教学的核心目标.首先,通过完善课程目标和能力要求,构建课程质量与毕业要求的联系,建立适用于《基础工程》课程的成果导向教育评价体系和课程目标达成度.然后,通过改进教学方法和考核环节,构建课程目标达成度.最后,剖析了课程达成度的构建方法以及教学大纲的修订过程.为成果导向教育理念和达成度指标在教学大纲修订中的应用提供示例和依据.
Keyword ：
基础工程 基础工程 成果导向教育 成果导向教育 教学大纲 教学大纲 达成度 达成度
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| GB/T 7714 | 马宏岩 , 黄冀卓 , 方绪华 . 基于达成度评价指标的《基础工程》大纲修订方法探讨 [J]. | 教育教学论坛 , 2020 , (9) : 328-330 . |
| MLA | 马宏岩 et al. "基于达成度评价指标的《基础工程》大纲修订方法探讨" . | 教育教学论坛 9 (2020) : 328-330 . |
| APA | 马宏岩 , 黄冀卓 , 方绪华 . 基于达成度评价指标的《基础工程》大纲修订方法探讨 . | 教育教学论坛 , 2020 , (9) , 328-330 . |
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Abstract ：
贝叶斯极限学习机(BELM)具有充分利用数据先验信息,可以自适应估计模型参数的特点.但在样本数量不断增加时,如果每次都对BELM重新训练将会降低计算效率.针对此问题,本文提出一种动态贝叶斯极限学习机(DBELM)方法以应用于变形监测数据实时预报.该方法以BELM训练的模型参数为初值,根据新增样本信息可对初始模型参数进行动态更新,并从理论上推导了相关计算公式.通过对仿真数据和实际变形数据进行详细分析表明:DBELM方法的预报精度要优于BELM、正则化极限学习机(RELM)、极限学习机(ELM)3种方法.特别是在长期持续预报过程中,其预报性能相对于其余3种方法优势明显.这充分表明了所提方法应用于变形监测数据预报领域具有可行性和有效性.
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动态贝叶斯极限学习机 动态贝叶斯极限学习机 变形监测 变形监测 实时预报 实时预报 极限学习机 极限学习机 预报性能 预报性能
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| GB/T 7714 | 范千 , 方绪华 , 许承权 et al. 变形监测数据预报的动态贝叶斯ELM方法 [J]. | 测绘学报 , 2019 , 48 (7) : 919-925 . |
| MLA | 范千 et al. "变形监测数据预报的动态贝叶斯ELM方法" . | 测绘学报 48 . 7 (2019) : 919-925 . |
| APA | 范千 , 方绪华 , 许承权 , 杨荣华 . 变形监测数据预报的动态贝叶斯ELM方法 . | 测绘学报 , 2019 , 48 (7) , 919-925 . |
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Abstract ：
将局部均值分解方法LMD应用于建筑物变形监测数据去噪.首先介绍局部均值分解的基本原理,然后给出其去噪的流程,最后通过一工程的实际数据进行分析.结果表明,其去噪性能优于EMD滤波去噪方法与小波去噪方法.
Keyword ：
去噪 去噪 变形监测 变形监测 局部均值分解 局部均值分解 建筑物 建筑物
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| GB/T 7714 | 范千 , 方绪华 . 建筑物变形监测数据去噪的LMD方法 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (4) : 508-511 . |
| MLA | 范千 et al. "建筑物变形监测数据去噪的LMD方法" . | 福州大学学报（自然科学版） 45 . 4 (2017) : 508-511 . |
| APA | 范千 , 方绪华 . 建筑物变形监测数据去噪的LMD方法 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (4) , 508-511 . |
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Abstract ：
本文将结构风险最小化原则引入极限学习机模型,建立了在考虑变形因子模式下大坝变形预报的正则化极限学习机模型.该模型不仅计算速度较快,而且具有较强的泛化能力.通过对实际工程监测数据的详细分析,结果表明正则化极限学习机模型可以避免原极限学习机模型会导致过学习现象发生的可能,且其预报精度要优于原极限学习机模型、支持向量机模型与BP神经网络模型.显示了将其应用于大坝变形数据分析与预报领域是完全行之有效的.
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变形因子 变形因子 大坝变形预报 大坝变形预报 正则化极限学习机 正则化极限学习机 结构风险最小化 结构风险最小化 过学习 过学习
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| GB/T 7714 | 范千 , 方绪华 . 考虑变形因子模式下基于正则化极限学习机的大坝变形预报方法 [J]. | 贵州大学学报（自然科学版） , 2015 , 32 (6) : 57-61 . |
| MLA | 范千 et al. "考虑变形因子模式下基于正则化极限学习机的大坝变形预报方法" . | 贵州大学学报（自然科学版） 32 . 6 (2015) : 57-61 . |
| APA | 范千 , 方绪华 . 考虑变形因子模式下基于正则化极限学习机的大坝变形预报方法 . | 贵州大学学报（自然科学版） , 2015 , 32 (6) , 57-61 . |
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Abstract ：
测量学实践教学是土木工程实践教学活动的重要环节,具有很强的直观性和操作性.实践能力包含着实践动机、一般实践能力、专项实践能力和情境实践能力四个基本要素.文章在分析测量学实践教学现状的基础上,提出了加强专项实践能力和情境实践能力训练,完善测量学实践教学体系建设的具体对策,以提高大学生专业实践的分析能力、策划能力和执行能力.
Keyword ：
实践教学 实践教学 实践能力 实践能力 测量学 测量学
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| GB/T 7714 | 方绪华 . 提高大学生专业实践能力的思考 [J]. | 高等建筑教育 , 2014 , 23 (1) : 116-118 . |
| MLA | 方绪华 . "提高大学生专业实践能力的思考" . | 高等建筑教育 23 . 1 (2014) : 116-118 . |
| APA | 方绪华 . 提高大学生专业实践能力的思考 . | 高等建筑教育 , 2014 , 23 (1) , 116-118 . |
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Abstract ：
提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析表明,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力.
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变形 变形 大坝 大坝 神经网络 神经网络 经验模式分解 经验模式分解 预报 预报
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| GB/T 7714 | 范千 , 许承权 , 方绪华 . 基于经验模式分解与LM-BP神经网络的大坝变形预报模型 [J]. | 福州大学学报(自然科学版) , 2011 , 39 (03) : 438-442 . |
| MLA | 范千 et al. "基于经验模式分解与LM-BP神经网络的大坝变形预报模型" . | 福州大学学报(自然科学版) 39 . 03 (2011) : 438-442 . |
| APA | 范千 , 许承权 , 方绪华 . 基于经验模式分解与LM-BP神经网络的大坝变形预报模型 . | 福州大学学报(自然科学版) , 2011 , 39 (03) , 438-442 . |
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Abstract ：
以下白石大桥为背景,在不同的温度环境下,桥面按水准测量法对大桥变形观测点进行线形监测,箱梁内部按三角高程测量法对大桥主要变形观测点进行挠度监测.通过监测数据的初步分析,表明温度引起的线形变化远大于连续刚构箱梁的自身徐变;相对于季节交替,夏季主跨线形上挠,冬季主跨线形下挠.
Keyword ：
三角高程 三角高程 挠度监测 挠度监测 桥面线形 桥面线形 温度变化 温度变化 精密水准 精密水准 连续刚构桥 连续刚构桥
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| GB/T 7714 | 方绪华 . 温度对下白石大桥线形变化影响的监测及分析 [J]. | 江南大学学报(自然科学版) , 2011 , 10 (4) : 444-447 . |
| MLA | 方绪华 . "温度对下白石大桥线形变化影响的监测及分析" . | 江南大学学报(自然科学版) 10 . 4 (2011) : 444-447 . |
| APA | 方绪华 . 温度对下白石大桥线形变化影响的监测及分析 . | 江南大学学报(自然科学版) , 2011 , 10 (4) , 444-447 . |
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Abstract ：
提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析表明,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力.
Keyword ：
变形 变形 大坝 大坝 神经网络 神经网络 经验模式分解 经验模式分解 预报 预报
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| GB/T 7714 | 范千 , 许承权 , 方绪华 . 基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2011 , 39 (3) : 438-442 . |
| MLA | 范千 et al. "基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型" . | 福州大学学报（自然科学版） 39 . 3 (2011) : 438-442 . |
| APA | 范千 , 许承权 , 方绪华 . 基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2011 , 39 (3) , 438-442 . |
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Abstract ：
为了解算病态问题,需正确选择适合的正则化方法,为此分析了截断奇异值法和Tikhonov正则化方法的异同点.在此基础上,阐述了L曲线法和GCV法确定最优正则化参数的基本原理.通过数值算例分析表明:截断奇异值法和Tikhonov法可以有效消除观测方程的病态性；利用L曲线法和GCV法不仅可以对Tikhonov方法中的连续正则化参数进行合理确定,而且还可以准确确定截断奇异值法中的离散正则化参数.最后,比较研究了四种组合方法的正则化解的精度和稳健性.
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GCV GCV L曲线 L曲线 Tikhonov法 Tikhonov法 截断奇异值法 截断奇异值法 正则化方法 正则化方法
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| GB/T 7714 | 范千 , 方绪华 , 范娟 . 病态问题解算的直接正则化方法比较 [J]. | 贵州大学学报（自然科学版） , 2011 , 28 (4) : 29-32 . |
| MLA | 范千 et al. "病态问题解算的直接正则化方法比较" . | 贵州大学学报（自然科学版） 28 . 4 (2011) : 29-32 . |
| APA | 范千 , 方绪华 , 范娟 . 病态问题解算的直接正则化方法比较 . | 贵州大学学报（自然科学版） , 2011 , 28 (4) , 29-32 . |
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