三-状态相异元件并联的S-P网络可靠性优化微粒群算法

研究三-状态具有不同元件并联构成的串-并联(简称S-P)网络的可靠性优化问题.利用Matlab做计算工具,用微粒群算法对问题的实例进行模拟仿真.结果表明:在通常的初始解条件下,微粒群算法每次运行都能收敛,并且能够给出系统的最优解;与模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法相比较,微粒群算法可以更方便、高效地给出系统的最优解.     

动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究

动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。     

动态环境下几个改进微粒群算法的性能比较

微粒群算法是一种模拟动物群体行为的随机优化算法,而且已经提出了许多改进策略,然而,受各种不确定因素的干扰,现实世界中很少有系统是静态的,因此动态优化问题的研究更具有实际的工程意义。为此,在动态环境下,用最近提出的两个改进微粒群算法同标准微粒群算法以及其他两个高性能的改进微粒群算法进行性能比较和分析。通过比较,本文得出在不同的动态环境下,不同的算法表现出了相异的特点。     

基于微粒群算法的投资决策研究

投资组合是现代金融领域的一个研究热点,本文将投资模型中控制投资风险过大的风险因子e引入的基本微粒群算法,用来解决投资决策问题,取得较好的效果。实验数据表明微粒群算法高效、可靠,具有很强的使用价值。     

微粒群算法在生产调度领域的应用研究

介绍了微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及算法特点。围绕微粒群算法的改进形式、算法应用等方面对微粒群算法的研究现状进行了全面综述,并指出了微粒群算法的发展趋势及未来研究方向。     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

基于混合微粒群算法的智能水下机器人模糊神经网络控制

为减少因水下机器人模糊神经网络控制器参数较多、手工调整困难及主观不确定性因素的影响,提出一种基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法.该算法在保持基本微粒群算法处理多峰和多维问题能力的基础上,根据粒子浓度和适应度来动态调整约束因子,同时结合惯性权值非线性递减策略来抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.在与GAI、GA及基本微粒群算法的仿真比较试验中,该算法搜索到最佳近优解,且其收敛速度最快.在水下机器人仿真平台上的控制试验表明,基于混合微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力.仿真结果证明了该算法的可行性.     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO）,并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

异步随机微粒群算法

在研究微粒群算法生物特征的基础上，提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO．该方法是在微粒的进化过程中，采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度，并对四个经典测试函数进行了仿真测试，测试结果表明：与SPSO相比，ASPSO算法具有更快的收敛速度。     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

图像分割背景下群体智能优化算法的性能对比

 针对目前研究相对薄弱的群体智能优化算法的性能对比问题,搭建数字图像为生命栖息环境的群体智能优化算法的性能对比平台,提出基于最优个体变化的收敛关联度和收敛面积的新型性能评价指标,并具体进行了遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法、细菌觅食算法等多种群体智能优化算法的性能比较与测试.实验结果显示,所提出的评价平台和性能评价指标能够合理有效地对比不同搜索机制下智能群体的寻优能力.     

基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

分割技术的改进及在医学体视化中的应用

为了提高医学诊断和手术的准确性和科学性,需要设计一套基于微机平台、价格低廉且使用方便的医学体视化软件。在此以Visual C＋＋6.0为开发工具,通过图像分割的几种不同算法的改进、设计与实现,对所产生的结果进行对比分析,得出结论,医学体数据的分割虽然还没有一个特定的标准,但对不同的医学体数据,不同的医学体数据类型,可以寻找一种较好的分割算法进行分割。     

多交界面热传导方程模型的数值解与参数估计

本文研究了多交界面热传导模型的数值解以及参数估计. 首先,本文运用有限差分法对传热方程和交界面条件进行离散化,将其转换为三对角型线性方程组.然后,基于追赶算法所给出的线性方程组数值解,本文建立了方程参数的非线性规划模型,并设计自适应粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）. 本文提出的自适应PSO算法对惯性因子实施一种自适应的非线性递减调整策略,以避免群体过早陷入局部极值、提升粒子的寻优精度. 最后,本文以仿真实验比较了自适应PSO算法、标准PSO算法及经典的非线性优化算法如AS（Active Set）算法,IP（Interior Point）算法和SQP算法在参数估计时的性能差异.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

优化的小波神经网在异常检测中的应用研究

本文首先介绍了遗传算法的基本原理和KDD99数据集,而后运用遗传算法,PSO算法以及QPSO算法分别对小波神经网络进行优化构建各自的模型,最后通过在KDD99数据集上分别进行各个模型的仿真实验,得出QPSO进化算法的效果明显优于另外两种算法。     

PSO与PCA融合优化核极限学习机说话人识别算法仿真

基于机器学习理论开展说话人识别的研究取得了很大进展,在基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)和梅尔倒谱系数(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)说话人识别研究基础上,通过主成分分析算法(principal component analysis,PCA)对MFCC进行降维优化、粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对KELM初始输入参数进行优化开展基于PSO和PCA融合优化KELM说话人识别算法研究。改进后的算法在MATLAB平台上仿真通过,并与MATLAB语音工具箱提供的神经网络和支持向量机说话人识别算法做了性能对比分析。仿真研究结果表明:通过PSO和PCA融合优化改进的KELM,初始输入参数可以任意确定并且不需要迭代更新,并能有效克服因初始权重随机确定导致的性能不稳定,进一步提高分类匹配和运算速度,具有很好的推广应用价值。     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

矩阵式二维码的译码系统设计与实现

二维码具有高密度、高容量、高强度、安全性好、强纠错能力等优点,被广泛应用在不同领域.条码的设备和服务必然会拥有巨大的需求市场,对二维条码译码技术的研究意义重大.随着条码技术的不断提高加之二维条码的应用空间越来越广,国内外对二维条码的研究、应用也越来越多.本文介绍了二维条码的结构和特点,对快速响应矩阵码（QR码）的译码系统进行研究,重点研究其译码过程中的RS纠错算法,最后利用C＋＋语言在Visual C＋＋6.0平台上实现译码并测试,效果比较理想.