粗集中属性约简的一种启发式遗传算法

为了获得决策系统中属性最小相对约简，将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法，提出了一种启发式遗传算法。通过构造一个新的算子来引入启发式信息，使得选择的属性子集的分类能力不变。该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术，使得算法既保持整体优化特性，又具有较快的收敛速度。从理论上对算法作了分析，对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明。最后的实例表明，该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简。     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

基于样本划分的启发式遗传BP算法

遗传算法作为一种模拟生物遗传进化过程的随机搜索算法,具有并行和全局搜索能力、不要求函数可导等特点,在神经网络学习中得到广泛应用.合理选择初始群体和控制搜索的盲目性,有利于提高算法的效率.为此,提出了一种新的神经网络学习算法--基于样本划分的启发式遗传BP算法.该方法对神经网络学习样本进行划分,形成样本子集.初始群体通过在样本集类上训练神经网络而获得.这些初始网络中包含了关于样本子集的有用信息,根据模式定理,能通过遗传算法保留和加强.此外,提出并证明了关于样本集类及其BP训练的几个代数性质,结合子空间划分进行启发式搜索,以克服搜索的盲目性.对上述方法进行仿真实验,迭代次数和误差较小,表明本学习算法是切实可行的.     

基于改进遗传算法的Flow Shop调度算法研究

给出了Flow Shop调度问题的数学模型，介绍了三种用于求解该问题的启发式算法，根据普通遗传算法与启发式算法的互补特性，提出了结合两者各自优势的改进遗传算法．通过两个不同规模的经典算例对算法的优化性能进行了对比分析，结果表明，采用了保优策略的改进遗传算法的搜索能力优于启发式算法及普通遗传算法，并具有较强的鲁棒性．     

加速微种群遗传算法及其在结构优化设计中的应用

将微种群遗传算法与基于启发式模式移动的局部寻优方法和Aitken Δ^2加速策略相结合,给出了一种加速微种群遗传算法．算法中利用Aitken Δ^2加速策略改进当前种群,利用基于启发式模式移动的局部寻优方法改进子代群体．利用3个数值优化算例测试了算法的性能,表明本文算法具有较好的收敛性和计算效率．最后将其用于桁架结构截面优化设计,10杆平面桁架和25杆空间桁架的优化结果表明,本文算法的计算精度和计算工作量均优于传统的遗传算法．     

多模式公交服务模式及时刻表协同优化设计

考虑多模式公交服务模式和时刻表的交互作用,建立了多模式公交双层优化模型,上层协同优化多模式公交服务和时刻表,下层考虑乘客出行选择实现多模式公交的客流分配,为上层提供输入.针对双层模型求解的复杂性,设计了相应启发式的求解算法,采用遗传算法求解上层模型,应用Dial算法求解下层模型.最后,结合江苏省江阴市K1路和上海市73...     

基于双层启发式遗传算法的三维装箱问题

三维装箱问题是一类组合优化问题,多用于物流运输业的货物装载,具有重要的实践意义。它的最优解受多种条件因素的影响,求解形式复杂且计算量较大,所以常用启发式算法来解决。以空间分割为原则的启发式算法融入遗传算法中并结合二层规划的思想,提出一种基于双层启发式遗传的三维装箱算法。通过双层启发式遗传策略分别对可行解进行广度和深度的搜索来提高寻优效率,从而得到最优的三维装箱方案。在此基础上利用具体算例进行运算和分析,证明该算法在空间利用率和稳定性上都有较好的效果,同时装箱方案可以依托计算机技术进行三维可视化,可为三维装箱问题的信息可视化提供理论依据。     

面向双40英尺岸桥的码头集卡调度模型与算法

针对集装箱码头双40英尺岸桥的作业特点,制定集卡实时调度策略,建立综合考虑多个集装箱装卸环节的集卡调度模型.设计了基于自适应交叉和变异概率的遗传算法,个体选择采用保优策略,且基于排序方法进行个体选择概率的分派.为保持种群的多样性,引入小生境技术,并用复合多交叉方式来继承父代的优良模式.通过5个算例对改进遗传算法、基于时间和距离加权和的启发式算法以及标准遗传算法的计算性能进行了比较,结果表明:改进遗传算法的求解质量较高,计算效率也能满足集卡调度的实时性需求.     

一种基于改进遗传算法的文本特征选择方法

文本特征选择对提高文本分类的速度和准确率，改善网络信息过滤效果至关重要．把特征选择看作优化组合问题，提出用遗传算法进行文本特征选择．传统遗传算法适应性较差，本文对传统遗传算法交叉概率、变异概率、更新策略等重要参数和关键环节作了改进，实验验证了该算法的有效性．     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.     

基于形态学膨胀操作的小波图像压缩编码算法

提出了一种基于形态膨胀运算的对子带间重要系数位置信息进行联合编码的新型小波图像压缩编码算法。该算法首先对同一分辨率下水平、垂直、对角线子带内重要系数的位置信息统一表示在一个子带中，然后依据小波图像的能量聚类特性，采用一种形态膨胀编码算法来对重要系数的位置信息进行高效压缩编码。试验结果表明，该算法要优于零树小波图像压缩编码算法。     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法。首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息。其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson, DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有效提取重要噪声信息,选取重要的ICs。再次,将包含重要信息的ICs作为SVM模型的输入,获得判别分类函数,将测试数据的ICs输入该模型,对其进行故障检测和监视。最后,将新算法运用于非线性数值例子和田纳西-伊斯曼工业过程,并与PCA,LPP,ICA,SVM和ICA-SVM方法进行比较。结果表明,所提方法降低了样本间的自相关性,有效提高了故障检测率。因此,新算法在一定程度上加强了对隐藏非高斯信息的提取与识别,为提高SVM算法在工业过程故障检测中的应用性能提供了参考。     

基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法

识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core 中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点v_i的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(M_UR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC 和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.     

MPEG-7标准及其应用

MPEG-7是国际标准化组织即将推出的新一代多媒体国际标准,该标准主要用于对各种不同类型的多媒体信息进行标准化描述,并将该描述与所描述的内容相联系,以实现对多媒体信息快速有效的搜索.在未来的多媒体信息检索服务中,MPEG-7将发挥主导作用.本文主要从标准的目标、体系结构及应用等方面对MPEG-7进行了描述.     

利用Kinect进行地面植被分层覆盖度估算研究

  植被覆盖度( fractional vegetation cover, FVC)是一个重要的植被生物物理学参数,是一定空间尺度下所有植 被覆盖比例的综合反映.植被垂直方向的异质性在很多应用中也需要考虑.目前遥感和地面测量对获取植被垂直结构都 有待完善,新仪器, 新方法仍在不断发展之中.本文采用一种商业化的3D体感摄影机———Ki nect,其传感器具有彩色和 深度镜头,相当于数码相机和激光雷达的结合.实验发现, Kinect能够用于获取空间相匹配的数码相片和深度图像,并得 到植被的垂直剖面信息,进而计算垂直分层的FVC.受限于Ki ne c t目前的有效探测范围,这种设备不能大规模地应用于 野外测量中,但是它可为发展结合激光雷达和传统光学传感器获取植被参数的新方法提供测试数据.      

本体及其在智能信息检索系统中的应用

当前是一个信息资源爆炸性增长的时代,因而信息检索也就显得更为重要,然而基于字符串匹配的检索技术仅仅是语法层面的,通常不能满足用户的需要;语义web的提出和发展为实现基于语义的检索开辟了一条新的思路,把本体应用于信息检索中,设计并实现了一个智能药品信息检索系统.     

微软学术搜索的可视化应用探析

信息可视化技术利用计算机图形图像和数据挖掘的技术与方法,将数据中隐藏的信息以交互方式形象生动地展示给用户。在学术搜索领域,信息可视化技术主要用于辅助用户分析数据,进而发现其中蕴含的规律。因此,研究信息可视化技术与应用,具有重要的理论意义和实用价值。对微软学术搜索的信息可视化应用进行深入的研究,提出了针对学术搜索数据的可视化与分析方法,为解决信息可视化所面临的问题提供了新的思路和技术手段。     

基于MVC模式的WebGIS架构设计

网络地理信息系统(WebGIS)是结合了地理信息系统与网络技术的一种新兴技术.WebGIS的架构设计是 其工业化应用的重要研究内容.从软件设计模式角度出发,介绍了WebGIS与相应的软件设计方法,提出了基于 MVC(模型视图控制器)模式的WebGIS架构设计.实际应用证明该架构是一种高效的设计方案.     

最大信息熵原理对提高大学数学教学质量的启示

信息熵理论中有信息量、信息熵等重要概念,在教育领域也得到了广泛的应用,信息论中的最大信息熵原理,已经成为提高教育质量新的依据.本文探讨了最大信息熵原理对提高大学数学教学质量的几点启示.     

中文连续语音识别系统音素建模单元集的构建

在识别系统中,建模单元能够勾画一种语言的声学和语音学特性,因此对系统性能起到至关重要的作用。该文参照一些已在大词汇量连续语音识别系统(LVCSR)中取得较好效果的建模单元集,构建了新的音素建模单元集(Ne-wPS)。另外,根据NewPS中元音及其变体对前后接音素协同发音的影响,提出了基于扩展的元音三角图设计问题集(NewQS)的方法。实验表明:NewPS和NewQS结合的识别性能超越了传统的声韵母建模单元集;并且,建模单元数目大幅度的减少给系统后续模块的处理带来了便利。