基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

求解常微分方程组初值问题的函数逼近法

提出了求解一阶常微分方程组初值问题的一种新的数值方法——函数逼近法,并给出了数值试验,以具体实例验证该方法有效.     

基于HF-RBF的初始地应力场预测研究与应用

用水压致裂法(HF)测量地应力时存在实测数据数量少、不连续、精度低的问题.为此,建立基于HF-RBF的初始地应力场预测方法,首先构建埋深和水平主应力之间的学习样本,然后利用径向基函数(RBF)神经网络对学习样本进行训练,建立埋深与水平主应力之间的非线性映射,最后利用检验样本对初始地应力场预测效果进行检验.在黑龙江某矿山利用2个勘探钻孔开展了水压致裂法测量地应力试验,应用HF-RBF方法获得了该矿区水平主应力分布规律,训练样本最大预测误差为28.6%,检验样本水平最小、最大主应力预测误差都在10%以内,满足工程设计要求.表明了在矿山钻孔勘探期间,HF-RBF法能较好地预测矿区初始地应力场.     

考虑节能的城市物流配送方案优化

针对城市物流配送环节,提出了一种能够节约车辆能耗的物流配送方案优化方法.首先,在考虑载重和车速对车辆能耗因子的影响及时间窗开启前的等待时间约束等条件的基础上,提出了以能耗最小为目标的物流配送路径选择数学模型,并采用蚁群算法求解该问题,实现物流配送方案的一次节能优化;然后,基于一次优化结果,通过调整配送车辆从配送中心及各配送点出发的时刻,实现物流配送方案的二次节能优化;最后,基于北京市道路网的仿真试验显示,相对于以最短时间为目标的优化方法,本文提出的节能优化方法可使城市物流配送过程中的能源消耗平均降低约6.68％.     

初始组构影响砂土直剪力学性状的数值模拟

文中基于PFC2D 非圆颗粒单元的二次开发,通过制备两种不同初始颗粒定向的数值试样,分别为水平定向(H试样)和竖直定向(V试样),研究了初始组构对砂土直剪力学性状的影响.数值试验过程在对比分析两种不同颗粒定向试样直剪宏观力学响应的同时,从颗粒尺度层面探讨了不同颗粒定向试样的初始组构特征,揭示了初始组构影响砂土直剪的细观力学机理.结果表明,颗粒竖直定向的试样其抗剪强度要高于水平定向试样,在细观机理上不同颗粒定向试样的初始平均接触数有关.     

基于ARM+DSP的汽车防追尾控制系统的研究

针对汽车追尾事故所带来的严重危害,本文运用现代传感技术、激光测距雷达等技术设计了以ARM为控制核心、DSP为数据处理核心的双处理器架构的汽车防追尾控制系统。介绍了系统的工作原理、设计了整个硬件结构,并在此基础上对两车间的安全距离算法以及模糊算法进行了研究。最后,通过Matlab的仿真,结果表明该系统在防止汽车追尾的问题上切实有效。     

充氢的X80高强钢在不同土壤中的电化学行为研究

基于极化曲线法和电化学阻抗谱法(EIS)研究充氢的X80高强钢在格尔木、大港站、大庆站、拉萨站4种模拟土壤溶液中的电化学行为。结果表明:不同充氢时间下的X80高强钢在4种模拟土壤溶液中的极化曲线均只表现出活化溶解状态,而未出现活化-钝化转变区,在一种土壤溶液中,其自腐蚀电位随充氢时间的延长逐渐下降,腐蚀电流密度增大,充氢促进了高强钢的腐蚀;在同一充氢时间下电荷转移电阻Rct在4种模拟土壤溶液中从拉萨站、大庆站、大港站到格尔木站依次减小。这4个站点土壤溶液耐腐蚀性能依次增强,与极化曲线中的分析结果一致。     

深水钻机集成监控系统可靠性冗余优化

深水平台钻机集成监控系统(DSDR-IMCS)采用冗余方法提高可靠性,但存在费用、重量、体积等增加的问题。对DSDR-IMCS进行分析,建立一种适于DSDR-IMCS的可靠性冗余优化配置模型,提出一种基于模拟退火算法的PSO-GA混合算法对模型进行求解,该方法将PSO算法收敛快和GA算法全局收敛性好的优点相结合,引入模拟退火优化机制,并对PSO算法产生的新粒子群进行修正。结果表明,本文算法既可加快运算速度,降低计算强度,提高搜索效率,又可避免收敛过快陷入局部极大而降低全局搜索能力,且得到的优化结果更好,为DSDR-IMCS可靠性分析和设计提供参考。     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.