网络可靠度分析的改进最小割递推分解算法

在网络连通可靠度分析的最小割递推分解算法基础上,充分利用分解过程中获得的信息,采用合并节点以及合并并联边的方法,有效地简化了分解出来的子网,大幅度降低了算法分解出来的不交最小割和不交最小路数量,从而大幅度地减少了计算时间.3个网络实例计算分析表明,与最小割递推分解算法相比,改进最小割递推分解算法能更高效地计算得到网络系统的连通可靠度,为生命线工程网络的抗震可靠性提供了1种更加有效的分析工具.     

基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则,提出了基于最小二乘（OLS）递推算法,采用改进的Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的QR分解运算。在满足系统测量精度条件下,使用反向优选算法优化RBF网络结构。仿真结果表明,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题,适用于非线性系统的建模。     

大型生命线工程抗震可靠度分析的递推分解算法

提出了系统结构函数的递推分解格式,建立了网络抗震可靠度的递推分解算法,这一算法的邦弗瑞尼不等式下限为系统可靠度的真实界限,从而给出了计算大型网络系统抗震可靠度的一类新方法,并进行了不同类型系统抗震可靠性分析的案例研究,证实了建议算法的有效性。     

计算有圈有向网络根通信可靠度的因子分解算法

对有圈有向网络的拓扑结构进行了研究,提出了一个保持网络可靠度不变的缩减规则和因子分解的一个选边规则.由此建立了一个计算有圈有向网络根可靠度的有效算法.算法的时间复杂度是O(N.(|V|+|E|)),其中N是算法所产生二叉树的叶点数,|V|和|E|分别表示网络的节点数和边数.对一些网络进行了计算,结果显示利用该算法计算根通信可靠度所产生的N比其他算法的要小得多,因此,所提算法更有效.     

基于混合搜索算法的图像稀疏分解

为了提高图像稀疏分解的效果,降低其计算时间,提出一种基于量子进化算法(quantum-inspired evolutionaryalgorithm,QIEA)和改进差分进化算法(improved differential evolution,IDE)的混合搜索算法,并应用到图像稀疏分解中.该方法将1DE引入到QIEA中...     

一维稳态问题的快速直接Legendre谱τ方法

以一维Helmholtz方程为背景，运用反向递推法和奇偶分解法建立了Legendre谱τ方法的快速算法，其运算量仅为O(N)．Dirichlet、Newman边界问题的数值结果显示了算法的有效性．     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.     

一种改进的BP人工神经网络模型

针对人工神经网络 BP 模型在实际应用中会遇到一些问题。该文指出了 BP 神经网络模型结构和算法的一些不足,并针对 BP网络模型算法存在的局部极小问题、BP 网络学习速度较慢以及 BP 模型网络结构训练过度和降低网络归纳能力等问题提出了引入规则、选择激发函数和转换函数、采用隐含神经元以及改变网络拓扑结构等一些改进措施,对于提高 BP 模型在实际应用中的效果具有重要意义。通过实际应用,证明了改进后的算法是行之有效的。     

基于模糊系统的金具温升预测方法

为了提高直流特高压阀厅连接金具的温升预测准确性,将基本粒子群算法与递推最小二乘算法结合,形成改进粒子群算法。利用试验得到训练数据与测试数据,通过训练数据调整模糊系统。训练算法分别为基本粒子群算法、递推最小二乘算法和改进粒子群算法,其中改进粒子群算法的收敛效果优于其他2种算法。通过训练数据与回归分析对阀厅连接金具的温升进行建模,用测试数据对各方法所得模型进行检验,发现由改进粒子群算法训练模糊系统所得模型的测试效果最好。测试结果表明,若能得到足量训练数据,用改进粒子群算法训练模糊系统的方法预测阀厅连接金具的温升是可行的。     

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于信息论和遗传算法的Bayesian网络弧定向方法研究

Bayesian网弧定向问题是Bayesian网学习的一个重要方面．提出了一种基于信息论和遗传算法的Bayesian网弧定向算法．将信息论中鉴别信息这一概念引入Bayesian网学习中来,以鉴别信息定向后的网络为基础网,并设计相应的适应度函数和遗传算子,使该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构．从而极大地减弱了单纯利用遗传算法学习对初始群体的依赖性,提高了算法的收敛速度．实验结果表明：该算法能够有效地解决Bayesian网弧定向问题．     

生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

面向食品安全评价的属性约简方法研究

针对现有食品安全评价指标约简方法计算效率低的问题, 提出一种新的属性约简方法〖CD2〗基于粗糙度的属性约简方法。该约简属性从空集开始, 引入粗糙度概念, 利用粗糙度P_B(X)作为条件属性的选择标准, 逐步地将粗糙度值最小的条件属性加入到约简集中, 得到新的论域, 并用递归的处理方法简化属性的搜索空间, 直到论域变为空集, 获得简化的属性集。实验证明了该方法的正确性和有效性。     

基于奇异值求通解方法进行基因调控网络构建

在改进分解权值矩阵的微分方程模型基础上,引入奇异值分解方法来辅助运算.该算法不是通过奇异值分解的特解得到网络的最终结果,而是通过所算得的通解提供候选解集的方法,为微分方程模型算法缩短运算时间和提高结果精度.将本文算法与其他传统微分方程模型算法进行对比,验证结果表明:该算法的效率较高.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

一种配电网Zbus潮流算法

针对Zbus高斯算法处理配电网PV节点能力弱、计算量大,忽略平衡节点的三相不对称问题,提出一种新的配电网Zbus潮流算法.该算法从基于叠加原理的改进Zbus算法出发,用补偿法处理PV节点,对网络方程进行虚实部分解,得到简单的雅克比矩阵;通过引入内电势节点来处理平衡节点处的三相电压不平衡问题.算例分析表明该算法计算速度快,收敛性和稳定性较好,克服了Zbus高斯算法的弱点.     

时间渐消递推最小二乘估计的矩阵QR分解方法

给出了当数据一步更新时,利用矩阵QR分解进行最小二乘估计的直接递推形式。与利用Givens旋转变换进行参数递推估计的方法相比,该方法直接表征了被辨识参数的递推计算关系,因而可直接判定递推估计算法的收敛性。     

预测控制中逆矩阵的递推求解算法

在各种自校正预测控制算法中，计算最优即时控制时均需在线进行矩阵求逆运算．作者针对各类预测控制算法中需求逆矩阵的普遍情形，采用矩阵分解方法，推导出一种可适用于各类预测控制算法的逆矩阵在线递推求解算法．本算法比传统增广矩阵求逆算法的计算量小，且适用性广，因而采用该算法可显著提高各种自校正预测控制算法的实时性．     

一种由三视图自动构造三维实体的算法

提出一种由工程三视图自动构造三维实体的算法，该算法采用边界表示法描述了实体，并根据结构方式立体几何法思想把子实体装配成三难实体，算法直接由二维点求三维边，从而改进了变一领域的一般算法，通过引入圆柱体作为附加的子实体，扩充了一般算法产生的三维实体域，本文所得实验结果满意的。     

基于线图Q-谱的点模式匹配算法

针对大多数谱方法不能够较好地处理不同大小点集匹配的问题,提出了一种基于线图Q-谱的点模式匹配算法.首先,对相关点集构造赋权完全图,再对每个点利用与其关联的前k条最短边来构造线图;然后,根据线图构造无符号Laplacian矩阵,对其进行谱分解,并利用谱分解所获得的特征值(Q-谱)来表示点的特征,通过这些特征计算点之间的匹...