一种改进BP神经网络算法的编程及应用

采用附加动量并结合动态调整学习率改进BP算法，用MATLAB语言完成该算法程序的编写，并将其应用于处理光催化降解直接橙S水溶液的数据．该程序对训练集和预测集计算结果的相关系数R分别为0．9723和0．9452，处理效果良好．     

模切机主切机构运动精度可靠度的求解

基于可靠性指标的几何原理及改进粒子群算法,提出了一种求解模切机主切机构运动精度可靠度的新方法.该方法避免了对主切机构运动误差均值及标准差的求解,同时避免了功能函数一阶或一阶以上的偏导数的计算.实例结果表明,该方法对主切机构运动精度可靠性分析是精确、实用和有效的.     

针对立管重入井过程中等路径段加速度的改进型蚁群优化算法

在自由悬垂立管动力学分析的基础上，提出了一种针对等路径段内的加速度进行优化的改进型蚁群算法.通过该算法得出的立管顶端的优化运动策略，可以有效地减小立管底端在平移结束时同海底井口的距离，同时缩短重入井作业需要的时间，使得钻井立管重入井作业更加便捷.通过对比在优化后的运动策略下和在普通的运动策略下自由悬垂立管的不同动力学响应和型态变化，说明针对等路径段加速度进行优化的蚁群优化算法可以有效地优化立管重入井过程中的立管型态和运动，使重入井作业更加便捷.
     

基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法

针对经验模态分解（EMD）的不足之处,对原有EMD方法中利用上下包络的乎均值得到平均包络进行了改进,采用三次样条对连续极值点的平均值进行插值获得乎均包络。通过这种方式,增加了近似极值点,在“筛”过程的每次循环中,只需要一次而不是两次祥务插值,缓解了“逆冲”和“欠冲”现象,改进了EMD方法,然后引用改进的EMD方法降低序列的维度,并用K均值算法实现模式匹配．实验结果表明,提出的在对EMD进行改进的基础上实现模式匹配的方法,优于传统的基于小波的模式匹配方法。     

求解双线性单自由度复合随机系统

在单自由度线性复合随机系统研究及Monte Carlo法模拟的基础上,引入求解随机问题的非线性改进随机摄动法,将双线性单自由度随机结构看成是均值结构及其变分,假定反应的概率分布类型为正态分布或均匀分布,从而将双线性复合随机微分方程展开为线性摄动随机微分方程,然后与虚拟激励法结合,迭代求解随机反应.算例的计算结果表明,将非线性改进随机摄动法与虚拟激励法结合,所得的非线性复合随机振动系统的随机反应还是较为准确的.为取得更精确的计算结果,反应的概率分布类型的正确选择很重要.     

基于SAR测量的改进型VIE降雨反演算法

提出一种新型降雨反演算法,该算法是对沃尔塔积分方程（Volterra integral equation,VIE）降雨反演算法的改进.首先,对雷达接收到的回波数据进行预处理,得到降雨起点和降雨宽度等信息;然后,仅利用沃尔塔积分反演算法处理少量特定区域,通过深度挖掘数据变化的规律来分析得出降雨分布的类型和降雨速率;最后,根据通常研究对象的分布对称性,结合已经获得的信息反演得到整个区域的降雨分布情况.通过仿真结果可知,该算法高效、计算速度快,并且具有较高的精度.     

Ranking approach of cross-efficiency based on improved TOPSIS technique

The cross-efficiency evaluation method is reviewed which is developed as a date envelopment analysis (DEA) extensive tool.The cross-efficiency evaluation method is utilized to identify the decision making unit (DMU) with the best practice and to rank the DMUs by their respective cross-efficiency scores.The main drawbacks of the cross-efficiency evaluation method when the ultimate average cross-efficiency scores are used to evaluate and rank the DMUs are also pointed out.With the research gap,an improved technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) is introduced to rank the cross-efficiency by eliminating the average assumption.Finally,an empirical example is illustrated to examine the validity of the proposed method.     

震害紧急响应阶段应急物流系统中的LRP

针对震后紧急响应阶段的应急物流系统优化问题, 建立了一个两级设施定位-运输路线安排问题模型(LRP), 据此进行应急设施定位-分配和救援物资运输路线安排决策. 根据该模型的特点, 提出一种基于两阶段分解思想的“三角”启发式算法, 对算法的复杂性进行了分析, 并与改进遗传算法进行了对比研究. 算例分析结果表明, 该模型和算法可以解决震后应急物流系统中的 LRP, 所设计的“三角”启发式算法性能优越, 具有较高的运算效率.     

煤与瓦斯突出强度预测的IGABP方法

针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。