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基于学习自动机的混杂电力系统紧急频率控制 被引量:6
1
作者 韩景红 秦世引 宋永华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第18期8-12,共5页
分析了电力系统的混杂特性 ;介绍了学习自动机这一建模的工具 ;提出了一种基于学习自动机的电力系统混杂控制的结构模型 ,并把这一模型用于电力系统紧急频率控制中 ;研究了学习自动机的巩固再励方案 ,得到了相应的控制算法 ;最后 。
关键词 电力系统 紧急控制 学习自动机 频率控制
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基于学习自动机的无线传感网能量均衡分簇算法 被引量:11
2
作者 曹立志 陈莹 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1590-1596,共7页
优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata,LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇... 优化簇首选择、均衡节点能量负载以延长网络存活时间,一直是无线传感器网络分簇协议研究的重点。针对无线传感器网络节点随机分布的情况,在基于学习自动机(Learning Automata,LA)的ICLA算法基础上,提出一种兼顾节点密度的能耗均衡分簇算法。在簇头选举方面,综合考虑节点剩余能量和节点密度,利用学习自动机与周围环境进行信息交互和动作奖惩,选择出相对较优的簇头;根据簇首与基站距离和其节点密度构造大小非均匀的簇,实现不同位置不同网络疏密程度下簇内和簇间能耗互补均衡;构造了基于簇首剩余能量、簇内节点密度和传输距离的评价函数,并运用贪婪算法选择出最优中转簇首进行多跳传输。仿真实验结果表明,该算法能选择出更为合理的簇头,有效地均衡网络能量负载,延长网络生存时间。 展开更多
关键词 无线传感器网络 学习自动机 节点密度 非均匀分簇 多跳传输
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基于虚拟势场和学习自动机的有向传感网覆盖控制 被引量:8
3
作者 陈莹 曹立志 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1177-1184,共8页
针对目前有向传感网中覆盖增强和冗余节点休眠调度算法存在的问题,提出虚拟势场结合学习自动机的覆盖控制算法。引入基于质心距离和重复感知率的虚拟力改进模型,综合考虑虚拟向心力和切向力对感知角度调整的影响,建立微观虚拟力与转动... 针对目前有向传感网中覆盖增强和冗余节点休眠调度算法存在的问题,提出虚拟势场结合学习自动机的覆盖控制算法。引入基于质心距离和重复感知率的虚拟力改进模型,综合考虑虚拟向心力和切向力对感知角度调整的影响,建立微观虚拟力与转动角度的关系模型,并根据网络整体覆盖率增长率对节点调整幅度进行宏观控制,合理调整节点感知方向。在此基础上,根据节点重复感知率和能量因素建立学习自动机与环境信息的交互机制,学习最优的冗余节点休眠调度策略。仿真实验结果表明,该算法能够显著增强网络覆盖,并有效地控制网络覆盖冗余。 展开更多
关键词 有向传感器网络 虚拟势场 学习自动机 覆盖增强 节点休眠调度
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基于和声搜索算法的无线传感器网络多重连通覆盖 被引量:6
4
作者 李明 胡江平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期272-278,共7页
连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署... 连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署策略。算法以放置节点的数量、监测目标的多重覆盖和节点的多重连通为优化目标,在和声搜索算法中一方面加入学习自动机增强算法参数的自适应性,另一方面通过对算法求解过程中优秀解的再利用,增强了算法的优化效率。为了对比算法性能,提出了一种基于贪婪算法的节点部署策略。仿真结果显示,提出的改进和声搜索算法优于提出的贪婪算法和原始和声搜索算法,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖连通 和声搜索算法 参数自适应 学习自动机
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一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法 被引量:5
5
作者 肖根福 刘欢 +1 位作者 李东洋 欧阳春娟 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2018年第3期32-37,共6页
随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应... 随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。 展开更多
关键词 大规模优化 协同粒子群算法 学习自动机 自学习
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一种新的连续动作集学习自动机 被引量:2
6
作者 刘晓 毛宁 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第6期1310-1317,共8页
学习自动机(Learning automation,LA)是一种自适应决策器。其通过与一个随机环境不断交互学习从一个允许的动作集里选择最优的动作。在大多数传统的LA模型中,动作集总是被取作有限的。因此,对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,... 学习自动机(Learning automation,LA)是一种自适应决策器。其通过与一个随机环境不断交互学习从一个允许的动作集里选择最优的动作。在大多数传统的LA模型中,动作集总是被取作有限的。因此,对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,并且学习的精度取决于离散化的粒度。本文提出一种新的连续动作集学习自动机(Continuous action-set learning automaton,CALA),其动作集为一个可变区间,同时按照均匀分布方式选择输出动作。学习算法利用来自环境的二值反馈信号对动作区间的端点进行自适应更新。通过一个多模态学习问题的仿真实验,演示了新算法相对于3种现有CALA算法的优越性。 展开更多
关键词 机器学习 强化学习 在线学习 学习自动机 连续动作集学习自动机
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一种基于学习自动机的推荐算法改进 被引量:5
7
作者 荆羽纯 葛昊 +1 位作者 江文 王伊凡 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第1期32-34,41,共4页
针对原有的基于隐语义模型(LFM)的推荐算法中,当训练样本数减少时,训练误差和测试误差都明显增大的问题进行改进研究,提出了一种全新的基于学习自动机的矩阵训练算法。该算法充分利用连续型学习自动机在随机和高噪声环境中优化参数的卓... 针对原有的基于隐语义模型(LFM)的推荐算法中,当训练样本数减少时,训练误差和测试误差都明显增大的问题进行改进研究,提出了一种全新的基于学习自动机的矩阵训练算法。该算法充分利用连续型学习自动机在随机和高噪声环境中优化参数的卓越性能,代替原有的梯度下降算法进行大型稀疏矩阵的奇异值分解计算,使得重构矩阵与原矩阵之间的误差进一步降低,提高了后续预测算法的精确度。为了检验新算法的寻优性能,在大量真实用户对电影的评分数据集上进行了新旧两种算法的对比实验,实验结果表明改进后的基于学习自动机的推荐算法在样本数较少和更随机的测试环境中,相比原算法可以实现更精确的预测,有效地弥补了原算法的不足。 展开更多
关键词 学习自动机 奇异值分解 推荐算法 隐语义模型 梯度下降算法
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一种基于混合学习策略的移动机器人路径规划方法 被引量:4
8
作者 郜园园 阮晓钢 +1 位作者 宋洪军 于建均 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1822-1827,共6页
针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学... 针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能.仿真结果表明,该方法能使机器人学会避障和目标导航任务,与传统的人工势场法相比,能有效地克服局部极小和振荡情况. 展开更多
关键词 模糊推理系统 学习自动机 操作条件反射 混合学习策略 路径规划
原文传递
基于改进蚱蜢优化算法的特征选择机制 被引量:4
9
作者 李雯婷 韩迪 叶符明 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第11期3168-3176,共9页
针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,... 针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,以均衡全局搜索与局部开发;引入折射对立学习位置更新机制,避免算法陷入局部最优。将LRGOA应用于数据集特征选择问题,设计基于LRGOA的特征选择算法LRGOAFS。选取UCI库数据集对算法的有效性进行验证,证实改进算法可以同步降低特征选择维度和提升数据分类准确率。 展开更多
关键词 特征选择 蚱蜢优化算法 学习自动机 折射对立学习 混沌系统
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一种面向边缘计算节点能量优化的QoS约束路由算法 被引量:4
10
作者 张德干 陈露 +2 位作者 陈晨 张婷 崔玉亚 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期101-105,共5页
在满足节点间端到端时延、可靠性服务要求的基础上,为了解决现有多路径路由协议能耗较高的问题,提出一种面向边缘计算节点能量优化的多服务质量(Qo S)约束路由算法(MQEN).考虑端到端延迟、可靠性、能量消耗的Qo S约束条件,采用边缘计算... 在满足节点间端到端时延、可靠性服务要求的基础上,为了解决现有多路径路由协议能耗较高的问题,提出一种面向边缘计算节点能量优化的多服务质量(Qo S)约束路由算法(MQEN).考虑端到端延迟、可靠性、能量消耗的Qo S约束条件,采用边缘计算、机器学习相关技术,构建多约束最优路径传感器网络模型,引入能量感知节点唤醒策略、学习自动机奖惩机制.该算法结合边缘计算,预处理节点的原始数据,加快有效数据的传输、处理.采用自动机与环境交互的方式加快算法收敛.使用控制节点休眠激活状态的方法优化网络能量消耗,延长网络生命周期.实验结果证明,MQEN算法可降低网络能量消耗,并且能满足多Qo S约束对端到端延迟、可靠性服务的要求. 展开更多
关键词 无线传感器 边缘计算 自动学习机 机器学习 能量感知
原文传递
一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法 被引量:4
11
作者 王建平 陈改霞 +1 位作者 孔德川 陈伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第6期1016-1022,共7页
基于连通支配集(Connected dominating set,CDS)的区域覆盖算法大都采用休眠节点数量的最大化机制来实现节能,这将给无线传感器网络中的活动节点带来沉重的负担。活动节点电能的迅速耗尽将导致CDS失效,产生覆盖盲区。不断激活其他休眠节... 基于连通支配集(Connected dominating set,CDS)的区域覆盖算法大都采用休眠节点数量的最大化机制来实现节能,这将给无线传感器网络中的活动节点带来沉重的负担。活动节点电能的迅速耗尽将导致CDS失效,产生覆盖盲区。不断激活其他休眠节点,会出现频繁的网络拓扑变化,导致网络收敛性出现问题。提出了一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法。采用受度限制的连通支配集d-CDS来构造WSN骨干网络,利用学习自动机选择当前节点的最优邻居节点,以此实现对所构造CDS的优化,实现活动节点的负载均衡,改善区域覆盖性能。通过仿真实验对比Gossip、ST-MSN和TMPO等算法,表明本文提出的算法在网络覆盖比率、活动节点的剩余电量等方面均存在优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 连通支配集 区域覆盖 学习自动机 剩余电量
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异构传感器网络中基于差分进化的调度算法 被引量:4
12
作者 李明 胡江平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期70-75,共6页
为提高异构有向传感器网络的节点调度效率,基于学习自动机提出一种参数自适应的差分进化算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题,利用学习自动机与环境的交互实现差分算法控制参数的自适应选择,同时采用自适应的变异策略增强算法解决... 为提高异构有向传感器网络的节点调度效率,基于学习自动机提出一种参数自适应的差分进化算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题,利用学习自动机与环境的交互实现差分算法控制参数的自适应选择,同时采用自适应的变异策略增强算法解决集合覆盖问题时的寻优能力。仿真结果表明,相比原始差分进化算法,该算法拓展了参数自适应性,优化能力更强,并且能够延长异构有向传感器网络的生存时间。 展开更多
关键词 学习自动机 差分进化算法 有向传感器网络 节点调度 异构网络
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求解多维复杂函数及真实世界工程设计问题的高效海洋捕食者算法
13
作者 刘景森 范文凯 +1 位作者 孙琳 周欢 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1864-1879,共16页
针对海洋捕食者算法在面对复杂函数和工程设计优化问题时存在的自适应能力有限、寻优精度有时较低、局部桎梏概率较高等缺点,提出一种新的高效自适应海洋捕食者算法.首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,更好地... 针对海洋捕食者算法在面对复杂函数和工程设计优化问题时存在的自适应能力有限、寻优精度有时较低、局部桎梏概率较高等缺点,提出一种新的高效自适应海洋捕食者算法.首先在海洋记忆存储阶段引入学习自动机引导的教与学搜索机制,更好地平衡算法在不同迭代时期对探索和挖掘能力的不同需求;然后在局部开发阶段,引入对数螺旋探索机制,加强算法在最优解附近的精细挖掘能力,进一步提高收敛精度;最后在算法中每次迭代末尾处加入改进的自适应相对反射策略,提升种群跳出局部最优的能力,降低局部桎梏概率.为了分析和验证该改进算法的性能,将其和6种代表性算法在进化计算大会(CEC)2017测试套件上进行100维的函数极值测试,并在4个具有挑战性的工程设计优化问题上进行测试.测试结果表明在求解多维复杂函数和工程设计优化问题时,本文改进算法的寻优精度、收敛性能和求解稳定性明显优于其他6种代表性算法,尤其在高维复杂函数下,其寻优性能的优越性更为显著. 展开更多
关键词 优化 海洋捕食者算法 学习自动机 对数螺旋机制 相对反射机制 工程设计优化问题
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一种用于随机优化的连续动作学习自动机 被引量:1
14
作者 刘晓 《航空计算技术》 2015年第5期73-77,共5页
学习自动机(LA)是一种随机优化技术,其中自动机的目标是从一个允许的动作集里选择最优的动作。现有LA的动作集大多都是有限集,因此对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,并且解的精度取决于离散化的颗粒度。提出一种新的连续动作... 学习自动机(LA)是一种随机优化技术,其中自动机的目标是从一个允许的动作集里选择最优的动作。现有LA的动作集大多都是有限集,因此对于连续参数学习问题,需要将动作空间离散化,并且解的精度取决于离散化的颗粒度。提出一种新的连续动作学习自动机(CALA),其动作集为一个可变区间,并依照均匀分布选择输出动作。算法通过一种类似提高拟退火的方式确定一个"最新且最好"的动作,并根据该动作对区间的两个端点进行更新。通过优化一个被噪声污损的多模态函数的仿真实验,演示了新算法相对于三种现有的CALA算法的优越性。 展开更多
关键词 强化学习 在线学习 随机优化 学习自动机 连续动作学习自动机
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一种求解动态及不确定性优化问题的新方法 被引量:1
15
作者 刘晓 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第7期83-88,共6页
动态和不确定性优化问题,是许多智能优化算法面临的巨大挑战.介绍了一种可求解这类问题的连续动作学习自动机(Continuous-Action Learning Automaton,CALA).该自动机利用一个可变区间作为其动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据... 动态和不确定性优化问题,是许多智能优化算法面临的巨大挑战.介绍了一种可求解这类问题的连续动作学习自动机(Continuous-Action Learning Automaton,CALA).该自动机利用一个可变区间作为其动作集,并依照均匀分布方式产生输出动作.根据一个滑动窗口内的最佳的历史动作,对区间的两个端点进行更新.通过两个仿真实验,演示了该算法在时变的随机环境下的优异性能.相对于三种传统的CALA算法,新算法的学习精度、反应速度以及在最坏情况下的行为表现都非常出色. 展开更多
关键词 学习自动机 连续动作学习自动机 动态环境 不确定性环境 在线学习
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基于学习自动机的容噪模式分类 被引量:1
16
作者 刘晓 《航空科学技术》 2020年第10期75-80,共6页
在模式分类学习问题中,训练数据中的标注差错(也称类别噪声)对分类器的性能有很大的影响。本文将一种新近提出的连续动作学习自动机(即聚焦区间学习自动机)应用于针对类别噪声的容噪学习问题。分类器采用简单的单隐层前馈神经网络,利用... 在模式分类学习问题中,训练数据中的标注差错(也称类别噪声)对分类器的性能有很大的影响。本文将一种新近提出的连续动作学习自动机(即聚焦区间学习自动机)应用于针对类别噪声的容噪学习问题。分类器采用简单的单隐层前馈神经网络,利用一个由这种学习自动机组成的自动机团队,对神经网络的权值参数进行学习。通过广义异或问题和Iris数据集的仿真试验,将该算法与两种基于群体搜索的优化算法——粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)进行了比较研究。结果表明,新算法具有更好的容噪学习性能。 展开更多
关键词 模式分类 类别噪声 容噪学习 学习自动机 连续动作学习自动机
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机器人姿态路径目标航迹优化仿真 被引量:3
17
作者 宫海洋 任红格 +1 位作者 史涛 李福进 《计算机仿真》 北大核心 2018年第7期285-291,共7页
针对机器人姿态路径目标航迹仿真中一些传统机器学习方法不能进行连续行为学习的问题,通过模拟人类心理认知机理与脑部神经运动现象,提出了一种基于小脑-基底核-大脑皮层回路的认知发育算法,解决机器学习中不能连续学习的问题。上述算... 针对机器人姿态路径目标航迹仿真中一些传统机器学习方法不能进行连续行为学习的问题,通过模拟人类心理认知机理与脑部神经运动现象,提出了一种基于小脑-基底核-大脑皮层回路的认知发育算法,解决机器学习中不能连续学习的问题。上述算法以学习自动机为框架,以生物感觉运动系统为理论基础,使小脑通过监督学习方式实现机器人状态到行为的映射;然后通过基于内在动机原理的概率选择评价模块对基底神经节动作进行选择;最后将大脑皮层接受的神经信号传递给基底核与小脑,形成完整的感觉运动反馈回路。将该算法应用到机器人姿态路径目标航迹系统进行优化仿真。仿真结果表明,机器人在未知环境下,通过自主学习发育,逐渐掌握运动平衡控制技能,并实现目标的实时跟踪,与经典认知发育算法进行了对比分析,体现了该算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 内在动机 感觉运动系统 平衡控制 认知发育 两轮机器人
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基于和声搜索算法的无线传感器网络容错部署方法 被引量:3
18
作者 李明 胡江平 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第11期50-53,共4页
针对在给定的具有不同部署代价的位置集合中、在保证监测目标被传感器节点多重覆盖以及部署传感器节点多重连通的条件下,对节点部署优化问题进行研究,提出了一种改进的和声搜索算法。利用学习自动机与环境的交互特性增强算法参数的自适... 针对在给定的具有不同部署代价的位置集合中、在保证监测目标被传感器节点多重覆盖以及部署传感器节点多重连通的条件下,对节点部署优化问题进行研究,提出了一种改进的和声搜索算法。利用学习自动机与环境的交互特性增强算法参数的自适应性,增强算法的优化性能。仿真结果表明:相比于原始的和声搜索算法和提出的贪婪算法,在保证节点多重连通和目标被多重覆盖的条件下,改进算法部署代价最小,证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 连通覆盖 和声搜索算法 学习自动机
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基于学习机的WSNs栅栏覆盖构建算法 被引量:3
19
作者 刘绍刚 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1425-1429,1435,共6页
边界监视是无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的一个重要应用,而栅栏覆盖是实现边界监视的有效覆盖技术。为此,提出基于学习机的栅栏覆盖算法BCLA(Barrier Coverage based on Learning Automata)。BCLA算法的目的在于以最少... 边界监视是无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)的一个重要应用,而栅栏覆盖是实现边界监视的有效覆盖技术。为此,提出基于学习机的栅栏覆盖算法BCLA(Barrier Coverage based on Learning Automata)。BCLA算法的目的在于以最少的节点数实现对网络边界的监视。BCLA算法先利用学习机形成动作概率矢量,然后,再选择具有最大动作概率的节点构建栅栏,使得每条栅栏的节点数尽可能少。实验数据表明,提出的BCLA算法所构建的栅栏数优于同类算法。与最大强栅栏MSBA(Maximizing Strong Barriers Algorithm)算法相比,提出的BCLA算法所构建的栅栏数提高约8%。 展开更多
关键词 无线传感网 边界监视 栅栏覆盖 学习机 动作集
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基于学习自动机的异构有向传感器节点调度算法 被引量:3
20
作者 李明 胡江平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期199-203,共5页
现有有向传感器网络调度算法多数只面向同构传感器节点,而未考虑节点异构性对算法性能的影响。为此,提出一种基于学习自动机的异构有向节点调度算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题后,利用学习自动机的特性自适应地更新所选取感知... 现有有向传感器网络调度算法多数只面向同构传感器节点,而未考虑节点异构性对算法性能的影响。为此,提出一种基于学习自动机的异构有向节点调度算法。将节点调度问题转化为集合覆盖问题后,利用学习自动机的特性自适应地更新所选取感知方向的概率,从而构建多个满足条件的节点覆盖集合。仿真结果表明,与贪婪算法相比,该算法能有效减少能量消耗并延长网络寿命。 展开更多
关键词 有向传感器网络 节点异构性 节点调度 学习自动机 贪婪算法
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