求解P中位问题的混合蝙蝠算法

根据P中位问题的数学模型及其具体特征,重新定义了蝙蝠位置与位置之间的减法操作算子、速度与位置之间的加法操作算子和可行化函数,引入了遗传算法中交叉的思想对当前解进行局部搜索,提出了求解该问题的混合蝙蝠算法。通过对多个P中位算例进行测试,并将测试结果与其他算法进行比较,验证了该混合蝙蝠算法求解P中位问题的可行性与有效性。     

浅谈数学建模与算法

从大学专业设置的角度出发，探讨了大学生参加数学建模竞赛的优势，介绍了常用的数学建模方法及其常用算法，指出了大学生参加数学建模竞赛应注意的问题。     

计算力学中的现代数学方法的若干问题

随着现代科学技术的高速发展,计算力学面临许多新课题,大范围非线性问题已成为计算力学研究的主攻方向,现代数学方法给计算力学的研究提供了强有力的工具。简要综述了计算力学所涉及的若干现代数学领域和方法,着重介绍了非线性问题的研究现状和发展,包括各类与现代数学密切相关的算法研究、Hamilton力学与辛几何、分叉理论等,以期展示现代数学方法在计算力学中的广泛应用。这些方法正在改变着计算力学研究的面貌,它们将给这个领域带来新的景象。     

军事情报推荐技术发展综述

推荐技术作为解决情报过载的重要手段,已成为军事情报服务领域的研究重点之一,亟需根据现有研究成果进行总结综述,以期更好地服务于军事情报处理与利用。首先介绍推荐技术的军事应用背景、研究意义,其次,介绍推荐技术的一般框架,并对推荐技术的核心——推荐算法进行了重点综述,分析各类算法的优缺点,以及针对推荐算法应用于军事领域存在的问题给出解决方法;最后根据军事情报其应用特点,提出军事情报推荐技术未来可能研究的热点与方向,从而为后期研究提供依据与参考。     

基于拓扑聚类的密度聚类算法研究

聚类分析是重要的数据挖掘方法,在商务智能、地理信息系统、医学等方面有广泛的应用.随着聚类分析的蓬勃发展,涌现出了许多聚类算法,其中最重要的算法之一是基于密度的空间聚类以及其多种变种——基于密度连通链、基于加权密度、基于引力连通集合的算法.这些算法在概念上相似但没有统一的描述.本文针对基于密度的空间聚类及其变种提出了拓扑的概念.给出了聚类拓扑结构的定义,把簇定义为拓扑连通集合.此外,本文运用全新的拓扑思想改进典型的算法,提出了一种拓扑聚类的新算法.实例证明此算法有效.     

基于3-TPS混联机床的后置处理算法

介绍了一种新型立卧转换式三杆混联机床3-TPS(RRR)混联机床,对该机床的结构进行了分析.该机床具有工作空间大、立卧转换、五轴联动、五面加工等特点,并具有加工中心的功能.给出了该机床在实现三轴、四轴加工时的坐标变换过程及变换方程,给出了实现三轴、四轴加工时的后置处理算法及数学模型,并对该机床的立式加工和卧式加工两种情况进行了分析,给出了算法和显式方程.     

Advances in simulated modeling of vibration systems based on computational intelligence

Computational intelligence is the computational simulation of the bio-intelligence, which includes artificial neural networks, fuzzy systems and evolutionary computations. This article summarizes the state of the art in the field of simulated modeling of vibration systems using methods of computational intelligence, based on some relevant subjects and the authors' own research work. First, contributions to the applications of computational intelligence to the identification of nonlinear characteristics of packaging are reviewed. Subsequently, applications of the newly developed training algorithms for feedforward neural networks to the identification of restoring forces in multi-degree-of-freedom nonlinear systems are discussed. Finally, the neural-network-based method of model reduction for the dynamic simulation of microelectromechanical systems (MEMS) using generalized Hebbian algorithm (GHA) and robust GHA is outlined. The prospects of the simulated modeling of vibration systems using techniques of computational intelligence are also indicated.     

基于BP神经网络的直流电机PID控制系统研究

以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的智能性与较强的鲁棒性.利用Matlab软件进行仿真研究,结果表明神经网络PID较传统PID更精准,更具适应性,控制效果优越.     

处理人工智能应用的高性能计算机的架构和评测

人工智能(artificial intelligence,AI)的3块基石是大数据、高性能计算、深度学习算法,大数据被称为"算料",高性能计算被称为"算力",深度学习算法被称为"算法".人工智能主要的研究领域就是算料、算力和算法.算力基础设施作为处理人工智能应用的基石,一直被各个国家给予高度重视.由于人工智能应用的飞速...     

大滞后对象的程序控制器算法

针对不同生产过程的大滞后对象的共同特点,提出一种简单且行之有效的程序控制方法：由时间最优、预估、积分分离PID和Bang—Bang基本控制技术组成复合控制算法,根据偏差和偏差变化率自动切换执行不同的算法。该方法具有编程简单、运算量小、占空间少和实时性强等优点。     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

基于伪标签-1D DenseNet-KNN的光伏阵列开集复合故障诊断方法

提出了一种基于伪标签-1D DenseNet-KNN的光伏阵列故障诊断方法,实现在少标签样本下的光伏阵列复合故障开集识别。首先,分析了各种常见单一故障及灰尘覆盖下复合故障的I-V曲线特性。然后,为了克服常规的半监督机器学习算法需手动提取数据特征,采用一种伪标签与1D DenseNet相结合的半监督方法自动提取特征。最后,将对训练数据提取的特征、训练数据预测的标签及测试样本提取的特征输入K最近邻（KNN）算法进行开集复合故障诊断。实验表明,该方法不仅能准确分类各种已知类样本,而且能识别出未知类别故障,并且模型的训练仅需少量标签数据。     

受ELSE规则支配的模糊LMS算法

针对FSS-LMS算法推理机制不全和算法运算量大的问题,提出了一种新的受ELSE规则支配的模糊LMS算法.ELSE规则的存在使得在任何输入数据条件下都能成功执行推理机制,而且运算量大为减少.与其它模糊LMS算法相比,该算法所建立的模糊规则更加简单和可靠.实验结果表明,该算法不仅具有更少的计算量,而且比其它的模糊LMS算法以及其它传统的LMS算法具有更好的性能.     

图类算法可重用设计及其实现

为了提高图算法生成效率和可靠性,该文提出一种将领域特征模型与构件组装技术相结合的可重用的图类算法开发方法.首先,通过对一族图算法的深入分析,揭示出图类算法领域的共性特征和可变特征,建立领域特征模型;然后,分析特征之间的交互过程,设计图类算法的可重用构件,并对构件依赖关系做出描述;最后,借助高可靠平台对算法构件进行开发,建立高可靠可重用构件库,进一步由构件组装出多种图算法,提高了图算法的开发效率和可靠性.实验表明开发出的图算法可重用构件库具有一定的实用性.     

基于多元智能理论的高职教育教学观

每个人至少拥有八种智能,且各具特点。高职学生语言智能和数理逻辑智能比较逊色,而其他六个方面的智能却各有所长。高职教育应当"以人为本",转变传统观念,树立人性化的学生观,合理运用智能类型划分的方式,把握和分析学生智能发展需求,寻求个性化发展的高职教育规律。     

非线性多用户检测技术

多用户检测技术是移动通信技术中的一个关键技术,非线性多用户检测技术是其中一个重要的分支。免疫算法,遗传算法和神经网络是人工智能的三大信息科学,是智能控制领域的三个重要的基础工具,将其有机的结合起来可以解决许多组合优化问题。     

四国军棋游戏中搜索算法的实验与分析

详细分析了四国军旗智能系统中使用的5种主流博弈算法(Alpha-Beta算法、Aspiration算法、PVS算法、SSS*算法和MT-SSS*算法),并通过实验对5种算法性能进行比较.提出了在四国军旗游戏中使用集成搜索思想,即在四国军旗智能系统中开局使用Aspiration搜索算法,中后局采用MT-SSS*算法.     

DNA杂交测序算法研究进展

DNA杂交测序是计算生物学的核心问题之一,其研究目标是在杂交实验的基础上重构DNA序列,已证明带有错误的杂交测序属于强NP-难问题。随着组合优化的研究,精确算法和启发式搜索算法,尤其是后者,被用于求解此类问题。目前,许多文献已提出了重构算法,但现有算法在解决实际问题时仍存在缺陷。综述了国内外已提出的重构算法,在此基础上进行了比较,分析了存在的主要问题,指出了当前新的研究热点,对未来的研究与发展趋势进行了展望。     

基于数学形态学的水声图像处理

对成像声纳采集到的水声图像进行有效且快速的处理与正确识别,是实现水下智能机器人的“声视觉”的关键问题。针对水声图像的特点,传统方法难以保证对“保边去噪”的要求和保持系统算法整合性。为此提出了一种基于数学形态学的水声图像处理方法,该方法采用广义形态开闭变换等形态学方法进行图像处理。试验结果表明,该算法抗噪能力强,效果明显,且计算量小、硬件实现简单,更好地保证了“声视觉”系统的准确性和实时性。