有离散时滞的混沌Cohen-Grossberg神经网络基于同步方法的参数估计（英文）

结合自适应控制和适当自适应律的线性反馈,研究了一类具有离散时滞的混沌Gohen-Grossberg神经网络基于同步方法的参数估计.通过选择合适的李雅普诺夫函数,得到该系统同步的充分条件,有效估计了所有的连接权重,并选择合适的自适应增益条件下调整系统的同步速度,得到一些参数的估计.     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计

提出了一种改进的粒子群优化算法用于解决混沌系统的参数估计问题,从粒子种群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化、粒子位置与飞行速度的越界处理、局部变尺度深度搜索5个方面对标准粒子群算法进行综合改进,合理有效平衡了算法的全局探索能力与局部开发能力.基准函数测试表明了该算法的全局搜索能力、可靠性及搜索速度都有很大改善,有效克服了标准粒子群算法的早熟收敛现象.以Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果验证了所提方法的有效性.     

生物地理学优化算法的迁移率模型分析

为了提高算法的优化性能,在标准生物地理学优化算法基础上,概括了生物地理学理论的基本平衡定理,探索了在该定理下优化算法的各种迁移率模型的特点及行为,同时对这些迁移率模型进行一些典型基准函数的性能测试.通过函数优化实验可知:不同的迁移率模型将对算法的优化性能产生重要影响,同时符合自然规律的复杂迁移率模型的性能要优于简单的线性迁移率模型的性能;另外,变异率的不同也将对算法性能产生影响,对提高解集的适应度起着一定的作用.通过分析表明生物地理学优化算法是一种具有发展潜力的新型优化算法,并得出当前最有效的迁移率模型.     

工程结构优化中的改进生物地理学优化算法

为改进生物地理学优化(BBO)算法在工程结构优化设计中的性能,引入非线性物种迁移模型和"精英引导"等思想对BBO算法进行改进,并将算法应用于结构工程优化领域。以2个连续变量的经典桁架结构为例,进行结构在满足各项约束条件下质量最小的优化设计。数值算例表明,改进算法应用于工程结构优化设计时具有收敛速度快、稳定性好的特点,性能比BBO算法有较大提升,可以有效地应用于工程结构优化设计。     

结构损伤识别中的生物地理学优化算法

为将生物地理学优化(BBO)算法有效应用于结构损伤识别中,结合余弦迁移模型、自适应迁入函数和精英机制对算法进行改进。以简支梁结构为例,进行不同损伤情况下的损伤位置和损伤程度的识别。算例计算结果表明,改进后的算法在结构损伤识别中具有计算简便、收敛速度快、识别精度高、稳定性好的特点,相比于BBO性能明显提升,能够在结构损伤识别问题中加以有效地应用。     

多元宇宙优化算法应用于聚类分析（英文）

【目的】聚类是数据分析和数据挖掘技术中最重要的概念,其中,k-均值聚类算法是最常用的方法之一。然而,k-均值聚类算法高度依赖于初值,容易陷入局部最优解。为了克服k-均值聚类算法存在的不足,【方法】本研究提出一种利用多元宇宙算法(MVO)解决聚类分析问题的新算法,并进行一些数据集测试实验。【结果】数值模拟实验表明多元宇宙算法解决聚类问题效果优于人工蜂群(ABC)算法,布谷鸟搜索(CS)算法、粒子群优化(PSO)算法等。【结论】在大多数测试数据集的情况下多元宇宙算法解决聚类分析问题具有收敛速度快、聚类精度高和稳定性好的优点。     

差分变异和交叉迁移的生物地理学优化算法

为了增强生物地理学优化(BBO)算法的优化性能,提出了一种差分变异和交叉迁移的BBO算法(DCBBO).首先用差分扰动操作替换BBO算法的变异操作,形成差分变异算子,强化了探索能力;其次用基于维度的垂直交叉操作取代BBO算法的迁移操作,形成交叉迁移算子,提升开采能力的同时又注重了探索能力;最后,为平衡算法的探索和开采,将启发式水平交叉操作融入交叉迁移算子中,形成混合交叉迁移算子,进一步提升开采能力.在不同维度的一组常用基准函数上进行了大量实验,结果表明,与其他state-of-the-art算法相比,DCBBO优化能力显著,稳定性更强,运行速度更快.     

二阶离散哈密顿系统周期解的存在性（英文）

利用临界点理论的极小作用原理和极大极小方法,得到了一些二阶离散哈密顿系统的周期解存在性的结果.     

基于生物地理学算法的微电网多目标优化调度

针对含风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机、柴油发电机、蓄电池组成的微电网系统优化调度问题,设置系统相关约束条件,建立以运行成本最小、用户停电损失费用最小及环保成本最低的微电网多目标优化调度模型,采用生物地理学算法对模型进行求解;对某独立型微电网算例的单目标优化调度与多目标优化调度的仿真结果进行对比。结果表明:单目标下的微电网优化调度,虽然可以在单一方面达到最优,但是以其他目标的增加为代价;多目标优化调度综合考虑了微电网的经济性、节能型、可靠性之间关系,实现了运行成本、用户停电损失费用、环保成本下的全局最优,可根据用户的实际需求提供一种更合理的微电网优化调度方案。     

融合细菌觅食趋化算子的生物地理学优化算法

针对高维多阈值彩色图像分割中由于维数高带来阈值搜索困难等问题,提出了一种融合细菌觅食算法(BFO)趋化算子的混合生物地理学算法(hybrid biogeography-based optimization,HBBO).首先构建一种嵌入变异操作的迁移算子,去掉BBO算法原有的变异算子;其次将细菌觅食算法中具有较强局部搜索能力的趋化算子的趋化步长固化为1,将此趋化算子与改进的迁移算子融合,并将精英保留策略换成贪婪选择算子,形成混合BBO算法;最后将HBBO算法应用到高维Tsallis熵多阈值彩色图像分割中.实验结果表明,与目前的MABC、IDPSO、MBFO和BBO-M算法相比,HBBO算法在高维多阈值图像分割中有更好的优化性能、更快的运行速度和更强的稳定性.     

基于区间数据Lindley分布的参数估计（英文）

首先在区间数据下用极大似然法求Lindley分布中未知参数的估计,然而并不能得到参数的显示表达式;其次提出用EM算法可以很方便地求出参数估计且该估计具有良好的收敛性;最后通过随机模拟来说明用EM算法求Lindley分布中未知参数的估计是切实可行的.     

第二类Fredholm积分方程全离散M-Galerkin的外推算法（英文）

分析了第二类Fredholm积分方程迭代离散多投影方法逼近解的渐进误差展开,证明了在光滑条件下逼近解具有项h~(4r)到项h~(7r)的一个误差展开,在这些渐进展开式中,算法可以通过每一次Richardson外推使得收敛阶以h2增长.     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

改进生物地理学优化算法及其在PID控制器参数中的优化

为了解决生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法在收敛过程容易陷入早熟的问题,提出了一种改进的生物地理学优化(Improved biogeography-based optimization,I-BBO)算法。该算法是在生物地理学的基础上,引入了人工驯养的概念,把人工驯化与生物地理学算法相结合,解决了BBO算法在后期存在搜索动力不足的问题。仿真实验表明:I-BBO算法提高了物种的多样性,增强了算法的搜索能力,加快了寻优速度。将该文提出的I-BBO算法应用到比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制器的参数整定中,通过两个例子的仿真,结果表明,I-BBO算法在优化PID控制器参数上比原有的BBO算法更加迅速。     

离散混沌系统的Matlab仿真

基于M atlab研究了离散混沌系统的数值解法和图形仿真,同时针对离散时滞混沌系统给出了数值仿真的Matlab程序.对于高阶离散混沌系统也可以采用上面的变换将系统降阶,变成一阶差分方程组进行求解,从而离散混沌系统都可以通过简单的编程实现数值仿真.从数值仿真角度来说,所得方法对于离散混沌系统的混沌同步和控制器仿真及误差描述都有积极的意义.     

基于国债收益率曲线的从属过程参数估计（英文）

分别基于零息票债券的连续复利到期收益率(简称零息收益率)、零息票债券的半年复利平价收益率(简称平价收益率)和瞬时远期利率,对一类轨道随时间非减的Lévy过程――从属过程进行了参数估计和模型之间的比较.对于转移函数已知的从属过程,用极大似然估计得到了参数的估计.对于转移函数未知的从属过程,可以利用鞍点逼近的方法得到转移函数的近似表达式,从而利用极大似然函数进行参数估计.Gamma过程对三类收益率曲线的描述上优于稳定从属过程和泊松随机积分过程.相比较零息收益率和平价收益率,稳定从属过程和泊松随机积分过程在对瞬时远期利率的描述上要吻合一点.     

糖复合物的生物应用（英文）

糖类化合物是一类很重要的生物大分子,它在细胞膜表面通过形成各种复合物参与许多重要的生理活动。主要讨论了近几年糖类复合物在药物靶向传递及肿瘤成像/检测等方面的研究进展,综述了叶酸、寡糖等作为靶向基团的药物靶向传递体系,同时探讨了各种糖类复合物在细胞成像及生物检测方面的应用,指出了未来糖化学的发展前景。     

基于特征点统计特征的人脸识别优化算法（英文）

当计算人脸特征点相似度时,弹性图匹配算法认为每个特征点对于人脸识别都起到相同的作用,因此分配相同的单位权值.然而,事实并非如此.基于特征点的统计特征,提出一种新的人脸识别优化算法.利用统计理论和提取的HOG特征,可以把特征点分成主要和次要两类,并且赋予不同的权值.仿真结果表明所提出的方法不但性能较好,而且识别率较高.     

离散混沌系统的脉冲控制

研究了离散混沌系统在脉冲控制作用下的稳定性.分析了系统在控制器作用下的动态特性,通过脉冲控制,将混沌系统的状态渐近稳定到平衡点.数值仿真表明,其控制效果良好.     

离散Lurie系统的混沌同步

研究了离散Lurie系统以及离散不确定Lurie系统的混沌同步问题,基于Lyapunov稳定性理论,得到在控制律的适当选取下,Lurie混沌系统是同步的这一结论。数值算例说明了该方法的有效性。