Samples Selection for Artificial Neural Network Training in Preliminary Structural Design

An artificial neural network (ANN) is applied in the preliminary structural design of reticulated shells. Major efforts are made to enhance the generalization ability of networks through well-selected training samples. Number-theoretic methods (NTMs) are adopted to generate samples with low discrepancy, i.e.uniformly scattered in the domain, where discrepancy is a quantitative measurement of the uniformity. The discrepancy of the NTM-based sample set is 1/6-1/7 that of samples with equal spacing. In a case study,networks trained by NTM-based samples are compared with those trained by equal-spaced samples in generalizing performance. The results show that both the computational precision and stability of the former ANNs are more satisfactory than those of the latter. It is concluded that the flexibility of ANNs in generalizing can be effectively increased by use of uniformly distributed training samples rather than simply piling data.More reliable uniformity should be obtained, however, through NTMs instead of equal-spaced samples.     

人工神经网络紫外分光光度法同时测定苯和甲苯

应用三层ANN_BP网络解析苯和甲苯的吸收光谱 ,不经分离 ,用紫外分光光度法同时测定苯和甲苯 .使用改进的BP算法 ,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象 ,提出了目标向量的简单变换方法及便于网络参数选择的收敛评价函数 .实验验证了方法的有效性 ,同时表明 ,苯在 0 - 72 0mg/L和甲苯在 0 - 84 0mg/L范围内服从比尔定律     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

冷水鱼固着类纤毛虫PCR检测方法探讨及感染因素分析

针对冷水鱼养殖中固着类纤毛虫检测难和污染源不明确、种类鉴定难的问题,对冷水鱼养殖环境中固着类纤毛虫的主要寄生种类及感染因素进行调查分析,在不同季节于河北省内采集冷水鱼和水环境样本。首先,采用形态学方法对鱼体及水环境中的固着类纤毛虫进行初步鉴定;然后,建立PCR方法进行分子水平鉴定,并进行系统发育学分析;最后,对冷水鱼感染寄生虫的原因进行分析。形态学鉴定结果表明,冷水鱼寄生的固着类纤毛虫主要有累枝虫(Epistylis sp.)和钟虫(Vorticella sp.)2类;引物设计、敏感性和特异性试验结果显示,建立的寄生虫PCR检测方法有效,测序比对和系统发育分析结果进一步验证了其形态学结果;运用已建立的PCR方法检测出固着类纤毛虫在水环境中高达94.38%,鱼体广泛寄生,感染率达到了100%;且无季节差异,水体中的虫体可能是造成鱼长期感染的原因之一。研究数据可为冷水鱼病害的科学预测、预防和治疗提供依据,同时为冷水鱼养殖产业的可持续发展提供疫病防治参考。     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。