广义混合变分不等式的Tikhonov正则化方法

极小化问题可以转化为变分不等式,因此,变分不等式是解决极小化问题的一类重要方法.当变分不等式模型中的集合无界时,许多学者研究了各种各样的强制条件,以保证变分不等式的解存在.比较了几种主要强制性条件之间的关系,并在映射具有变分不等式性质时,给出了广义变分不等式解存在的证明,并且用Tikhonov正则化方法解决了不适定广义变分不等式解的存在性问题.广义混合变分不等式是比广义变分不等式更一般的模型,将广义变分不等式的Tikhonov正则化方法推广到广义混合变分不等式,以使Tikhonov正则化方法具有更加广泛的应用范围.为此,主要建立广义混合变分不等式的Tikhonov正则化理论.首先,在更弱的强制条件下,证明了广义混合变分不等式解的存在性,然后给出了广义混合变分不等式的Tikhonov正则化结果.     

基于3D梯度投影描述的微表情捕捉与识别

以3D梯度描述为依据,提出了一种基于3D梯度投影描述捕捉微表情关键帧的方法.首先,通过对视频流中面部特征区域的投影梯度方向直方图的直观描述来分析面部表情动作趋势,进而通过直方图的峰值区域捕捉微表情所在的关键帧;然后,运用多尺度多方向的Gabor滤波器组提取微表情特征区域的Gabor图谱,并引入局部二值模式进行特征降维;最后,通过基于梯度量级加权的最近邻算法进行微表情的识别与分类.实验结果表明:该方法摆脱了传统视频流表情分析系统对于动态图像序列进行逐帧检测识别的不足,较为有效地实现了图像序列中微表情关键帧的捕捉与识别,提高了系统的实时性与准确性,基本满足微表情对于系统强实时性的需求.     

国际社会中的“结构暴力”与恐怖主义

9·11事件发生已近五周年,但恐怖主义的阴霾仍弥漫在世界人们的心中。国际政坛、理论界在遏制恐怖主义、祛除恐怖主义根源方面都提出了众多方案,但收效甚微。本文通过对“结构暴力”与国际和平之间关系的论述,力图找寻恐怖主义的新根源,探得通往国际和平的新途径。最后指出祛除恐怖主义、实现世界和平的途径所在。     

BCOISOA--BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.     

遗传优化的SVR在钢材力学性能预报中的应用

提出了基于支持向量回归的钢材力学性能建模方法,采用遗传算法优化支持向量回归模型的参数,避免了参数选择的盲目性,使得支持向量回归模型的预测性能有了显著提高.将此方法应用于实际钢厂的钢材力学性能预报中,模型的训练与验证数据都来自于实际的过程,结果表明采用遗传优化的支持向量回归模型对钢材力学性能具有很好的预估性能.     

人工免疫控制器在二元精馏塔控制中的仿真研究

生物免疫系统是一种在复杂干扰和不确定性的环境中具有很强的鲁棒性和自适应性的控制系统。依据生物多抗原多抗体协调免疫机理,以文献[11]中的双因子免疫控制器为基础,提出了抗体交叉免疫耦合控制策略,并以此为基础设计了MIMO人工免疫控制器。以典型的二元精馏塔为被控对象,给出了MIMO人工免疫控制器具体实现方法。用仿真方法研究了MIMO人工免疫控制器的控制效果,并与传统的优化PID控制器做了比较。结果表明这种MIMO人工免疫控制器较传统优化的PID控制器性能优越。     

一种人工免疫应答模型的研究及应用

提出一种基于生物免疫应答机理的人工免疫应答模型.它包括抗原匹配、克隆选择、变异、亲和力成熟等四个过程,通过克隆、变异过程实现抗体的多样性使所建立的系统具有较好的自适应能力,利用亲和力成熟过程完成知识的学习和积累.该模型具有运行参数少,稳定性好的特点,在提高数据压缩率和识别率方面具有较好的效果.     

具有记忆与积分能力的双因子免疫控制器及其特性的仿真研究

提出了一种改进的双因子免疫反馈模型.基于这种能够比较合理地描述特异免疫过程的新的双因子免疫反馈模型,给出了一个双因子免疫控制器模型.该控制器结构简单、易于实现.仿真研究与分析表明,其具有一阶积分特性、对大滞后系统有良好的稳定能力、有记忆功能、参数调节容易等特性.     

一种改进的人工免疫网络优化算法及其性能分析

基于人工免疫网络算法(aiNet),借鉴禁忌搜索算法的机制,提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加一个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义了Gauss变异方式,保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明了算法全局收敛性,分析了算法的复杂度,通过对多个典型系统仿真分析该方法的性能,并与克隆选择算法和aiNet算法进行比较研究.结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.     

基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法

提出一种基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法.该算法通过抗体的克隆选择和变异过程,完成对入侵抗原的清除,实现免疫防御的功能;利用免疫网络调节的思想选择抗体记忆细胞,完成知识的学习和积累,实现免疫自稳的功能;利用所建立的抗体记忆矩阵实现对类似入侵抗原的快速应答,行使免疫监视识别功能.该算法利用生物变异机制实现抗体的自适应调节,使系统具有自适应、自学习能力.在加热炉状态识别的应用研究表明,本文所提出的算法在解决数据识别方面具有较好的效果.