独立分量分析的一种剖析方法及其搜索算法

给出了独立分量分析(ICA)问题可解性的一种直观解释,并设计了直接的搜索算法.首先通过分析二维ICA问题,将输出信号分量的峰度作为ICA最优化问题的目标函数,分析了目标函数的波形随源信号之间耦合程度不同而变化的规律,以直观的图示解释了最大化输出信号非高斯性的ICA准则,且具有严格的数学意义.通过4点比较,将目标函数定位于某确定子区间,在读子区间上,目标函数是单峰函数,峰值点为全局极大值点,且为ICA问题的解.用快速搜索法进行了ICA求解,并将算法推广到多维ICA问题的求解.对算法进行了双通道图像分离、多通道语音分离的数值实验.     

基于改进PSO的加权直觉模糊多目标规划

针对模糊多目标规划不区分各目标重要程度的缺陷,提出了一种加权直觉模糊多目标规划模型.首先,在模糊多目标规划的基础上,进一步定义目标函数和约束函数的非隶属函数;然后,对目标函数的隶属和非隶函数分别加权求和,通过直觉模糊"最小-最大"算子,提出了加权直觉模糊多目标规划模型,并用改进的微粒群算法求解;最后,通过一个算例表明,加权直觉模糊多目标规划的收敛速度很快,既可收敛到可行域中的最优解,又可收敛到容许偏差范围内的最优解,具有较大的实用性.     

广义最大并行流算法的改进

研究了Karakostas G给出的求解最大并行流问题的一个近似算法,将其算法的参数进行了改进,给出了算法的时间复杂性不依赖于物资数k的广义最大并行流的全多项式时间近似算法,该算法只适用于广义的lossy网络.用改进后算法求出的目标函数值更接近于最优值,对该近似算法的近似性和算法的时间复杂性进行了证明.最后,用C语言编程,计算数值例子,通过对比充分验证了改进后算法的正确性和有效性.     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。     

空空威胁评估在综合辅助决策系统中的应用研究

首先分析了综合辅助决策系统中空对空多目标威胁评估的特点,在此基础上,根据综合辅助决策系统设计的需要,以多属性决策(Multiple Attribute Decision Making,MADM)理论为基础,通过改进威胁评估模型中常用的层次分析法和威胁指数法采设计新的空空威胁评估模型.该模型通过构造更合理的各属性加权函数和细分空中目标类别来提高各种不同情况下空空威胁评估的准确性和合理性.仿真结果表明了该模型的有效性.     

考虑缺货和缺陷品的模糊生产库存模型的优化求解

提出了一种同时考虑缺货和缺陷品的生产库存模型,并利用模糊集理论进行优化求解.用梯形模糊数来描述各变量,并采用梯级平均综合表示法对目标函数进行解模糊.采用扩展拉格朗日法与反证法相结合的方法,解决了不等式约束下的目标函数的求解问题.Hessian矩阵的正定特性证明了目标函数在最佳生产量处存在最小的生产库存总成本.最后通过数据分析,研究了缺陷率和缺货对生产量和生产库存总成本的影响.     

一种新的窗函数法设计余弦调制滤波器组系统

针对用传统的窗函数法,设计滤波器组存在设计复杂、性能不理想等缺点,提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法。该方法采用了一种在理想滤波器的过渡带内插样条函数的窗函数法设计原型滤波器,放松精确重构的限制条件,将余弦调制滤波器组的设计问题转化为无约束的目标函数的优化问题;再用量子粒子群优化算法优化目标函数,求得最优参数通带截止频率,设计出有限冲激响应（finite impulse response, FIR）原型滤波器。仿真实验表明,用本文算法设计的余弦调制滤波器组在幅度失真、混叠失真、信噪比、重构误差等方面都明显优于用传统的“砖墙式”理想滤波器设计的余弦调制滤波器组,用本方法设计的余弦调制传输复用器在通信系统中的应用也有很好的性能。     

炼钢一连铸调度模型参数优化设定方法

针对炼钢-连铸调度模型的系数由人工经验给出,缺乏科学依据的现状,提出了基于正交设计的调度模型参数(系数)优化设定方法.通过对试验结果的方差分析给出了各参数对调度目标影响程度.利用工业实际生产数据进行测试,结果表明:所提方法可以在短时间内找到目标函数系数的最优设定值,由方差分析确定的模型参数对目标函数的影响程度与现场实际相吻合.通过与人工经验值进行比较,验证了所提方法的合理性和有效性.     

混合坐标系下基于U变换的水下机动目标被动跟踪

针对仅有角测量的单站无源目标在混合坐标系中进行跟踪所出现的问题,本文提出了应用U变换算法进行改进.该算法采用求取σ点和相应权值的办法,就可以直接得到非线性函数的均值和方差等统计特性,而不需要对非线性函数进行线性化处理.通过仿真,并且与传统的卡尔曼滤波算法进行比较,该算法不仅能够对目标进行很好的跟踪,跟踪误差小,而且运算速度也比扩展卡尔曼滤波算法快.     

环状给水管网优化设计的一种综合方法

提出了一种环状给水管网优化设计的综合方法.这一方法以环状管网年费用(或投资)最小为目标函数,将二次正交旋转回归设计、二次规划和线性规划有机的结合在一起,较好的解决了环状管网的优化设计计算问题.在这一方法中,用二次正交旋转回归设计确定环状管网管段流量分配方案,用线性规划模型计算每一流量分配方案管网的年费用,建立管网的管段流量与年费用之间的二次多元回归方程;以这个二次多元回归方程为目标函数,用二次规划方法确定管网的管段流量分配最优方案;根据最优流量分配方案,用线性规划模型确定管网的最优设计方案.算例表明这一方法是可行的,可用于单水源泵站加压管网和重力管网的优化设计.     

基于AI的农村公路养护管理评价方法研究

综合考虑影响农村公路养护管理的各要素, 采用层次分析方法, 建立了包含目标层、准则层、 指标层的农村公路养护管理评价三级指标体系. 针对综合评价中知识学习积累问题, 研究了基于人工智能的模糊神经网络方 法在农村公路养护管理评价中的应用. 结合模糊理论和神经网络方法, 采用模块化设计思想初步建立了农村公路养护管理评价 的结构模型, 在评估系统中嵌入专家知识, 采用模糊理论对评价指标进行模糊化处理, 再利用多层神经网络进行数值分析, 最后将结果反模糊化, 实现对农村公路养护管理系统的综合评价. 同时通过实例说明了系统学习、系统评价的过程, 实例验证了所建模糊神经网络模型的可行性与有效性.     

Research on a Neural Network Approach Based Diagnosis Expert System of Crack Control in Massive Concrete

1　 IntroductionConcrete is the mostconventional construction material,and crack in concrete structures isa universal technical problem.Cracks in concrete have many causes.They may affectappearance only,orthey may indicate significantstructural distress ora lack ofdurability.Cracks may represent the total extent of the damage,or they may point to problems ofgreater magnitude.Their significance depends on the type of structure,as well as thenature of the cracking.The proper repair of cracks de…     

The Complex System Modeling Method Based on Uniform Design and Neural Network

Ｔｈｅ　Ｃｏｍｐｌｅｘ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　Ｎｅｕｒａｌ　ＮｅｔｗｏｒｋＺｈａｎｇＹｏｎｇ（ＢｅｉｊｉｎｇＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒ，Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ１４２－２３，...     

商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究

对人工神经网络及其应用于信贷风险分析的可行性进行了论述 ,着重对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究 .旨在得到一个可行的神经网络模型进行合理的信贷风险评价 ,为信贷决策提供科学依据.     

人工神经网络D最优设计的一种方法

利用初始的少数实例求初步的权值矩阵，根据该矩阵的人工神经网络模型找出偏导数向量的模最大时对应的设计矩阵，又根据该设计矩阵的实例求出新的权值矩阵，寻找新一轮设计矩阵。通过用泰勒级数展开的神经网络输出公式，求该输出函数的方差，证明了偏导数的向量的模最大是相关矩阵行列式最小(D最优)的充分条件。     

基于遗传神经网络的癌症死亡率预测

分析了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的优缺点,在此基础上,提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合的遗传神经网络此外,利用长期进行的恶性肿瘤登记的报告资料,采用遗传神经网络对北京地区的癌症死亡率进行预测结果表明该研究工作是可行的,可以作为预测的一种有效手段.     

人工神经网络在非线性经济预测中的应用

运用人工神经网络方法 ,以天津市特定时间段工业总产值为样本 ,进行宏观经济模拟预测分析 ,结果证明与其它经济计量方法相比较 ,其预测精度较高 .人工神经网络应用于宏观经济预测具有广泛的实际应用前景 .     

时间序列的小波神经网络预测模型的研究

针对非线性时间序列,建立了小波神经网络预测模型,通过计算小波分解和小波级数,达到最优的逼近效果．经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,避免了人工神经网络模型的固有缺陷.     

Inverse Design of Electron Lens

1. INTRODUCTIONThe Problem Of inverSe design has attracted great attention of many electron optic researchers. The traditional method is to Obtain the target "due according to the structural and electrical parameters by using thenUInerical methods such as flute elemellt method(FEM), finite deference method(FDM), boundary elemelltmethod(BEM)11] and so on. Then changing electrical and structural parameters, recalculating these parameters with OPtmeation method, a new target value is o…