SIGA:一种新的自适应免疫遗传算法

为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA（Self-adaptive Immune Genetic Algorithm）。新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3～90倍,求解精度达到10^-3,并有效地抑制了早熟现象。     

网络舆情态势分析研究

对网络舆情的分析已引起人们的高度重视,因为网络舆情热点具有导向性作用,如"某某门"事件,在短短60小时过后就引起监察部门的注意,这只有在日益流行的网络应用的今天才可能做到.分析网络舆情热点的手段多种多样,角度不同,如:可利用文本聚类的方法、动态文摘生成的方法以及意见领袖特征等方法来发现网络舆情中的热点和焦点信息.截止目前,分析网络舆情热点的方法没有固定的模式,值得深入探讨和研究.针对目前网络舆情研究的典型方法及其思想,进行概述性分析,给出网络舆情分析中词频、权重特征词、意见领袖属性矩阵等概念的形式化定义.本文作者通过对比分析,比较研究了网络舆情方法的优缺点;总结了国际上在这一领域的最新研究进展和研究方法,给出下一步的研究工作重点.     

正态分布下基于隐Markov模型的多声道MIDI音乐检索

音乐查询是信息检索领域的一个研究热点.分析了现有方法应用范围局限性和低效率的原因,讨论了用户哼唱和多声道MIDI特征序列的表达方法,提出新的基于内容的多声道MI-DI检索模型HMRM(Homophonic MIDI Retrieval Model).新模型将多声道音乐表达成一个隐Markov模型,计算哼唱对象与库中对象的相似度并排序返回查询结果.实验表明,对于不同哼唱水平的用户,HMRM的识别率平均能达到73.3%,具有较高的查准率.     

一种新的自适应免疫遗传算法

 为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm)。新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3~90倍,求解精度达到10^-3,并有效地抑制了早熟现象。     

基于基因表达式编程优化PID调节器参数

 应用基因表达式编程（GEP）优化PID调解器参数,提出了基于GEP的PID参数优化策略和适应度函数的设计方法;提出了基于GEP的PID参数优化的GEP-PID算法。实验表明,与Ziegler-Nichols(ZN)法相比,该算法使系统阶跃响应的超调量下降了65.45%,上升时间和调整时间分别缩短了38.5%和61.5％。