异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

病毒的逃离变异具有持久性

细胞毒杀性T淋巴细胞(CTLs)是免疫系统的一种成分,它在免疫系统识别和杀死被艾滋病病毒(HIV)或猴免疫缺损病毒(SIV)感染的细胞的过程中发挥了关键作用。这些病毒通过变异让CTLs无法识别它们,从而得以逃脱免疫系统的探测。为了认识疫苗的有效性,一个重要的问题是要弄清这些发生变异的病毒是否具有持久性,以及它们如何具有持久性。在科学家们发现这些名为“病毒逃脱变异”的变异病毒能够感染其它猴子,而且因为CTLs所施加的免疫压力,这些变异病毒在被感染宿主体内具有持久性。     

烧结钕铁硼成型生产计划编制的混合优化算法

为提高烧结钕铁硼成型工序生产效率,建立了1个多目标混合整数规划模型。提出遗传算法和对偶单纯形算法相结合的混合求解算法,改进了遗传算法的交叉算子。采用3PM交叉算子和随机动态位串变异的方式,改进了遗传算法的变异算子。基于所建立的多目标优化模型和提出的求解算法编制了成型生产计划。仿真结果表明,较采用人工编制的生产计划,采用该文算法编制的成型生产计划,总产量增加了近500模,成型机利用率提高了15%,且每日进炉的炉重得到了增加。     

变异特征加权的异常语音说话人识别算法

常用的加权算法难以跟踪非常态语音特征的变异,为此,文中提出了一种变异特征加权的异常语音说话人识别算法.首先统计大量正常语音各阶MFCC特征的概率分布,建立正常语音特征模板;然后用测试语音特征与正常语音特征模板之间的K-L距离和欧氏距离来度量语音的变异程度,确定K-L加权因子和欧氏加权因子;最后利用加权因子对测试语音的MFCC特征进行加权,并将加权后的特征输入高斯混合模型进行异常语音说话人识别.实验结果表明,文中提出的K-L加权和欧氏加权的异常语音说话人识别算法的整体识别率分别为46.61%和42.25%,而基于各阶特征对说话人识别贡献的加权算法和不加权算法的整体识别率分别为39.68%和36.36%.     

物联网RFID中动态多帧标签识别方法研究

随着物联网技术的快速发展,物联网RFID中动态多帧标签面临识别冲突的问题。现阶段的RFID射频识别技术碰撞率高的弊端,为此,提出基于RFID标签防碰撞的识别算法,改进RFID识别算法,基于RFID射频识别技术建立新模型,提高识别效率,依据集合SRPD和ABS算法的特点,在此基础上添加了监听程序,防止冲突的繁盛。仿真实验表明,一种改进的RFID标签防碰撞算法实现了RFID自动识别技术,具有较好的工作性能。     

Web访问挖掘中数据预处理的改进

在分析现有的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法的基础上,提出了一种改进的Web访问挖掘数据预处理模型并对基于时间和引用的启发式会话识别算法进行了改进。实验证明,改进的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法非常适合于当前搜索引擎广泛使用下的Web访问挖掘数据预处理。     

改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用

研究了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,建立了非显式小波网络的学习算法,给出了一种改进的小波经网络模型,并把该模型应用于电力系统故障信号识别,提高了信号分类识别的精度。     

基于改进胶囊神经网络的乐音主频识别研究

为了提高乐音主频识别性能，采用胶囊神经网络用于主频识别，并对胶囊神经网络特征相似计算方法进行改进优化，以增强胶囊神经网络的主频识别适应度。对乐音音符的端点检测与有效分割后采用线性预测倒谱参数法获得乐音主频特征向量。建立基于胶囊神经网络的乐音主频识别模型，并采用动态路由获得稳定的胶囊神经网络结构核心参数。采用余弦相似度对传统的内积计算进行有效改进，优化特征差异判断策略。采用改进的胶囊神经网络算法用于乐音主频识别。试验结果证明，合理设置胶囊神经网络的耦合系数、平衡系数和类别阈值单音集和曲谱连续集均能获得较高的乐音主频识别性能。相比于常用乐音识别算法，该文所提算法能够获得更高的识别准确率和稳定性。     

基于TensorFlow手写数字识别模型改进

设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。     

一种改进的动态克隆选择免疫算法在入侵检测中的应用研究

给出自体、非自体、抗原、抗体、免疫细胞的定义,改进亲和力计算公式,提出可控变异和随机变异方法并以此改进动态克隆选择算法。设计并实现基于该改进免疫算法的入侵检测系统(IDS)模型,仿真实验表明,改进后的算法有效提高入侵检测系统的自适应性。     

基于多Agent系统的计算机病毒免疫检测模型

目的 研究在局域网内检测、防范病毒的智能型病毒检测模型。方法 应用多Agent技术与生物免疫系统原理相结合的方法设计计算机病毒检测模型。结果 模型继承了生物免疫系统原理，并结合了多Agent系统的推理性和协作性等特点，具有较强的快速反应能力及自我演化功能等特点。结论 生物免疫原理与多Agent技术相结合可快速有效地检测局域网内的病毒，并能提高计算机对病毒的免疫能力。     

空天高速飞行器建模技术研究

通过分析新型空天威胁目标,即空天高速飞行器的运动特性,以X-37B为例进行说明,并分析其建模难点,提出了对目标进行分阶段建模的方法.在目标不同的运动阶段,分别参照普通飞行器、弹道目标、巡航目标以及轨道目标的运动模型进行建模,给出了空天高速飞行器平台飞行段、动力飞行段及无动力飞行段具体的动力学模型,并给出典型阶段(动力飞行段)的运动模型,最后以X-37B为例进行仿真,仿真结果验证了模型的有效性.     

一种改进的计算机免疫模型

通过对生物免疫系统和计算机免疫系统的比较,提出了一种改进的计算机免疫模型.该模型针对计算机免疫系统中自体动态变化比生物体更为频繁的特点,提出了成熟免疫细胞的否定选择机制,并给出了成熟细胞的否定选择算法;同时模型还针对计算机免疫系统中非自体的多样性和广泛性,提出了对记忆细胞的动态降职机制,并给出了记忆细胞动态降职算法.将该模型运用于网络入侵检测应用的实验表明,模型具有更强的动态特征和鲁棒性.     

局域网数据过滤设计方案

首先简要介绍防火墙技术和网络入侵检测技术,并针对目前常见蠕虫病毒对以太网类型的局域网所造成的危害进行分析,结合现有技术提出一种能阻止蠕虫病毒向外扩散的局域网数据过滤的设计方案.     

叠层板基体开裂分析的三维半解析有限元法

提出了叠层板基体开裂分析的一种三维半解析有限元方法,该方法能方便地应用于各种形状的基体裂纹问题,且具有精度好,效率高的优点。对于裂纹扩展问题,提出了一种高效的半解析矩阵摄动法。在实例分析中,验证了该方法的精度,同时分析了具体的基体开裂问题。     

2021年新冠病毒变异、跨种传播及疫苗和药物研究热点回眸

概括了新冠病毒主要变异毒株的分类、时空分布和流行动态,以及关键变异位点和其对病毒生物学特性的影响;阐述了2021年新冠病毒基因进化起源研究进展和新冠病毒在人和动物间跨种传播的风险;论述了2021年新冠疫苗和药物的研发和使用现状,以及不完全免疫保护形势下病毒可能的变异动向;提出了疫情防控、病毒流行监测和疫苗药物研发的相应...     

零日病毒时滞传播模型及稳定性分析

考虑感染时滞因素对零日病毒传播的影响,研究平台动态防御背景下零日病毒时滞传播模型及其稳定性。首先,分析了时滞因素对零日病毒传播的影响,引入平台动态防御模式,建立了零日病毒时滞传播SIZRO模型;其次,根据Lyapunov稳定性判据,给出了系统平衡点的局部稳定性证明,分析了基本再生数R0及其对零日病毒传播的影响。最后,将SIZDR模型与SIZRO模型中感染节点数量进行比对,证明利用平台动态防御解决零日病毒传播问题的可行性。理论分析与仿真结果表明,所提模型能客观反映零日病毒时滞传播及免疫规律,平台动态防御可有效提升系统对零日病毒的防御效果。     

浅析影响型材焊角强度的因素及解决措施

阐述了影响聚氯乙烯(PVC)异型材焊角强度的因素,提出了具体的解决方法。     

基于免疫算法的病毒检测方法

阐述了计算机病毒的特点和生物免疫系统的基本功能。借鉴人工免疫的原理,提出了一种基于免疫算法的病毒检测方法,该方法能有效地检测已知病毒和未知病毒。