面向第二类装配线平衡问题的改进粒子群算法

为求解第二类装配线平衡问题，建立一种以最小化节拍、工位负载标准差为优化目标的第二类装线平衡问题的模型.根据装配线平衡问题的特点，设计出一种改进的粒子群算法，引入随迭代次数增加而线性递减的惯性权重，防止粒子群算法陷入局部极值点；将反向学习策略与PSO算法相结合，使PSO算法具有更佳的搜索能力和收敛速度.通过求解标杆问题，结果表明改进的PSO算法与标准PSO算法相比，具备更好的求解能力.最后通过对青贮机装配线为实例验证算法的可行性和有效性，进一步验证了本文中提出的改进PSO算法具有很强的计算效率和求解能力.     

面向虚拟介入手术的单线圈接收端电磁定位新模型

面向虚拟介入手术导丝导管三维定位需求，针对狭窄脑血管等对更小体积传感器的要求，提出了单线圈接收端的电磁定位新模型。基于电磁学理论和几何学原理，设计了三正交线圈组阵列的电磁场发射端，以及比现有感应器尺寸更小的单线圈接收端。基于毕奥-萨伐尔定律实现了接收端到线圈组几何中心的距离计算，并基于球交点公式实现了接收端的空间坐标求解。设计了两轮精度提升算法进一步减小误差，选择优化的发射端线圈组拓扑并拟合修正距离计算值。通过在COMSOL Multiphysics多物理仿真平台的实验和脑血管介入的应用实例，验证了新模型0.05 cm的定位精度和29 Hz的定位频率，为小型高精度电磁定位传感器制造提供了理论基础。     

改进萤火虫算法与K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析

负荷聚类特性分析是实现配电网的定制电力、高品质供电、高可靠性供电的重要基础．然而现有的Kmeans聚类分析方法，受限于数据样本集和聚类初始中心的选取等，会出现因初始中心不同造成聚类结果差异大的问题．为此，针对配电网负荷数据特点，提出一种基于改进萤火虫算法和K-means算法结合的配电网负荷聚类特性分析方法．利用萤火虫优化算法全局搜索能力强的优势，考虑类内相似度和类间差异度，寻优K-means算法初始中心，使聚类结果的聚类有效性指标取得最小值；进一步针对萤火虫算法在处理负荷数据时的弱点，通过密度法为萤火虫算法加入优秀初代个体，改进吸引公式以及个体间概率吸引移动的方式优化迭代过程中的个体移动方式，加快萤火虫算法前期收敛速度，并实现后期稳定收敛，算法更快地接近极值，计算速度更快．算例验证了本文所提算法的聚类有效性，并针对某配电台区电力负荷数据，寻得K-means算法最优初始中心，使得聚类结果的戴维森堡丁指标(Davies-Bouldinindex,DBI)最小，负荷聚类结果类内差异小，类间差异大，最终聚类中心的特征代表性强，为负荷类型划分、聚类特性分析提供重要依据，为需求侧差异化电力服务定制...     

应用最小生成树构造最优通信网

信息社会中，通信网络建设在快速发展，建设费用昂贵，如何使建设线路最短，从而降低建设成本成为国家关注的重点。该文针对建设路径最短的问题，应用数据结构中的最小生成树理论引入了与最小生成树相关的基本概念与定理，分析了通信网络线路与最小生成树的关系，最后，应用最小生成树算法解决了通信网络线路最短的实际问题。     

基于VB及SolidWorks的容器支座参数化算法设计

为实现容器支座的高效率参数化设计,简述了在SolidWorks环境下参数化设计的方式及其优缺点,介绍了SolidWorks对象结构以及常用函数.以鞍式支座为例,分析了其原始参数和中间参数的复杂性.设计出一种基于VB语言和ACCESS数据库的参数化设计系统,详细介绍了算法流程和核心代码执行过程,最终实现了对容器支座的高效率参数化设计.经实验检验,该设计系统的设计效率比常规设计提高了97.7%.结果表明,该容器支座的参数化设计系统具有精确、高效的优点,而且支持用户建立个性化的产品数据库.     

基于混沌机制和改进粒子群算法的Web服务组合优化

随着互联网和大数据的迅速发展,如何从大量Web服务中选择合适服务及组合以满足用户需求已成为新的热点。本文提出一种改进的混沌粒子群优化(ICPSO)算法,应用到Web服务组合优化问题。针对传统PSO算法易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,该算法引入了混沌扰动机制使粒子易跳出局部极值,增强了种群多样性,从而提高算法寻优能力。最后通过仿真实验验证了ICPSO算法的可行性和有效性。     

基于IRLS的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构

现代谱估计方法能够反演基于几何绕射理论(geometric theory of diffraction, GTD)的模型参数，但不能处理非均匀不完备的雷达散射截面(radar cross section, RCS)数据。此外，通过暗室测量获取完备的RCS数据也需要较大的时空开销。针对上述问题，提出一种基于迭代加权最小二乘(iteratively reweighed least squares, IRLS)的跳频模式下GTD散射参数提取和RCS重构方法。该方法将稀疏重构理论与GTD散射模型相结合，能够在RCS数据非均匀不完备的条件下反演散射参数和实现RCS重构。仿真数据和电磁计算数据用于验证所提方法的有效性，实验结果表明该方法对降低暗室步进频率RCS的测量成本和扩增雷达RCS数据具有重要意义。     

图像去运动模糊仿真研究

【目的】在多媒体时代，人们对拍照的要求越来越高。图像去模糊一直是一个具有挑战性的问题，有着很高的研究价值。【方法】阐述模糊图像中的运动模糊，使用约束最小二乘法和Richardson-Lucy算法来去除运动模糊，采用峰值信噪比和平均结构相似度两类指标对去模糊图像质量进行分析。【结果】仿真结果表明：采用约束最小二乘法去除运动模糊的数据评价值均大于Richardson-Lucy算法，约束最小二乘法在复原运动模糊方面表现得更加稳定。但在模糊长度和模糊角度增大后，各类算法的性能均会受到不同程度的影响。【结论】去模糊算法有待继续研究，以提高去模糊后的图像质量。     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

圆周率在中国的发展

关于圆周率的计算是数学界一个经久不衰的话题.中国数学史上,圆周率最早记载于古书《周髀算经》中,这是中国古代劳动人民从实践中测量获取的,西汉刘歆第一个采用几何计算方法改正古率,推出π=3.154 664 5≈3.154 7,东汉张衡第一个从理论上修正圆周率;魏晋刘徽在张衡的基础上加以修正并将圆周率计算到π=3 927/1 250;南朝祖冲之借鉴张衡的计算方法,计算出圆内接正6 144边长和12 288边长的面积,将圆周率精确到小数点后7位.计算机的出现,对圆周率的推算更是起到推进作用,同时,也为社会和日常生活作出了巨大的贡献.