多尺度变换近邻传播算法

利用多尺度变换将高维数据映射成低维数据,便于近邻传播聚类。仿真证明,与传统近邻传播算法相比,基于多尺度变换的近邻传播算法聚类精度高,收敛速度快。     

基于和声搜索的自适应滤波算法

针对子空间辨识方法,从状态空间模型向I/O差分方程转化的取向,使有关矩阵的维数增加,计算复杂度增大的问题,提出了用和声搜索算法辨识CARMA(Controlled Auto-Regressive Moving Average)模型子阶、时滞和参数的方案.该方案基于所提出的输入输出模型转化为状态空间模型的定理,使相应的状态空间模型在CARMA模型辨识之后也被辨识.以油井热洗为例,进行了自适应滤波估计.估计结果表明:该算法有较高的滤波和预报的精度,滤波和一步预报的误差方差的最大值在0.01以内,与子空间辨识方案相比,本方案的计算量约为前者的五分之一.     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。     

基于权重搜索树改进K近邻的高维分类算法

信息采集技术日益发展导致的高维、大规模数据,给数据挖掘带来了巨大挑战,针对K近邻分类算法在高维数据分类中存在效率低、时间成本高的问题,提出基于权重搜索树改进K近邻(K-nearest neighbor algorithm based on weight search tree,KNN-WST)的高维分类算法,该算法根据...     

基于和声搜索的土坡滑动面的确定

根据毕肖普法的基本原理,将土坡滑动面的圆心坐标和半径视为自变量,安全系数视为因变量,从而将寻找边坡最危险滑动面过程转化为安全系数函数极值求解过程。提出了利用改进的和声算法的全局搜索方法,并将其应用于实际算例中。算例分析结果表明,该方法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可克服多数常规的优化方法易陷入安全系数局部极小的问题...     

基于改进近邻传播聚类的异构无线传感器网络分簇算法

在近邻传播聚类算法基础上提出了基于偏向参数p可变的分簇路由算法CPAP,该算法针对异构无线传感器网络的特殊背景,改变AP算法偏向参数p的常规设置方式,综合考虑能量、距离因素解决分簇问题;另外,分析了算法中K参数的影响,取得其近似最优值。仿真结果表明:CPAP与PECBA相比,第一死亡节点出现时间推迟了28.5%,将更多的能量用于网络开始死亡之前,提高了网络的能量利用率。     

近邻传播聚类算法研究

对近邻传播聚类算法进行了详细的研究。提出用波动率来衡量数据震荡的剧烈程度,分析了收敛迭代次数和最大迭代次数两个参数的合适设置;重点研究了倾向度和阻尼因子两个参数与聚类数、波动率的关系,研究发现通过增大倾向度和阻尼因子都能减少波动率。     

基于奇异值分解的自适应近邻传播聚类算法

针对近邻传播算法无法有效处理高维数据而导致聚类效果不佳的问题, 提出一种基于奇异值分解的自适应近邻传播（SVD-SAP）聚类算法. 通过引入奇异值分解, 对高维数据进行重构、 降维, 消除冗余信息, 并在此基础上采用非线性函数策略, 自适应地调整阻尼系数, 提高算法的聚类性能. 仿真实验结果表明, 与已有算法相比, 该改进算法聚类精度更高, 收敛速度更快.     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

基于近邻传播的时间序列基因表达谱聚类算法

聚类是识别基因表达数据蕴含的关键基因调控模块的一种有效方法,基因表达谱的相似性度量是聚类的关键问题.然而,一般的相似性度量方法不能刻画时间序列基因表达谱数据所蕴含的时间延迟、反向相关和局部相关等复杂的基因调控关系.针对时间序列基因表达谱数据,提出一种基于近邻传播和动态规划的相似性度量方法和聚类算法.在大鼠再生肝细胞基因表达谱数据集上的聚类结果与基因功能富集分析结果高度一致,证明算法在时间序列基因表达谱数据聚类上的有效性.     

一种基于K近邻团的聚类算法

在K近邻和逆K近邻理论基础上提出了K近邻团的概念。通过度量对象间的相似度,任意两个元素都互为K近邻和逆K近邻的对象集合构成一个K近邻团。利用同一个K近邻团中的对象彼此都具有较高相似性的特点,选取不同的K值对目标集合进行聚类。通过实验证明了该方法的有效性。     

基于改进近邻传播聚类挖掘算法的竞争情报研究

根据竞争情报分析需要,会产生不同竞争情报分析模型,这些分析模型的构造大多建立在竞争情报数据的聚类统计之上。提出采用改进的近邻传播(Affinity propagation, AP)聚类算法实现大规模竞争情报数据聚类统计。根据竞争情报数据样本建立相似矩阵,初始化偏向参数;通过布谷鸟搜索优化偏向参数,将偏向参数作为布谷鸟巢进行训练,设置轮廓指标值作为布谷鸟算法适应度函数;通过鸟巢位置更新优化后的偏向参数进行AP聚类运算,不断更新AP算法的决策和潜力阵;最终获得稳定的聚类结果。试验证明,通过合理设置布谷鸟宿主发现概率、移动步长和AP算法阻尼因子等参数,能够获得较好的聚类效果。相比常用竞争情报聚类算法,所提改进AP聚类算法能够获得更高的轮廓指标值和最短的欧式距离性能,在竞争情报数据分析统计中的适用度高。     

基于改进近邻传播算法的聚类质量评价模型

针对近邻传播(Affinity Propagation,简称AP)算法在对非团状数据集聚类过程中出现的局部聚类较多、精准度不高等问题,提出了一种基于改进AP算法的聚类质量评价模型.首先,在AP算法初步聚类的基础上,通过合并相似度较大的簇,减小聚类上限值k_max,进一步压缩聚类区间范围;其次,给出一个新的内部评价指标,用分属不同簇的样本对的平均距离代表簇间距离,削弱噪声数据的影响,平衡簇间分离度与簇内紧致度的关系.在UCI和KDD CUP99数据集上的实验结果表明,新模型可以给出精准的最优聚类数(范围),能够在保持较低漏报率的同时,有效提高样本的检测率和分类正确率.     

考虑时变资源价格因素的Q学习强化和声搜索网格任务调度算法

针对传统网格任务调度算法不考虑价格时变因素缺点,提出一种基于Q学习强化和声搜索算法的考虑时变资源价格因素网格任务调度算法.首先,综合考虑价格时变因素影响,对网格任务调度模型进行改进,提出一种新的调度模型;其次,利用Q学习算法对和声搜索算法进行改进,平衡了算法的广度和深度搜索能力;最后,通过与同类算法的仿真对比结果表明,该算法和模型具有较好的收敛速度优化性能,并且在资源价格满意度和任务调度长度两个层面具有更全面的优化性能.     

局部敏感哈希在高维向量K近邻搜索中的应用

在图片相似性搜索中,需要将图片特征向量的相似性搜索问题转化为K近邻问题,这就需要了解K近邻问题的定义,以及局部敏感哈希的数学定义。此外,还需引入一个可以用于实际应用的局部敏感哈希的算法,并分析此算法的正确率和算法复杂度。     

基于近邻算法的GAN生成图像质量评价

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality Assessment, NN-GIQA)算法,实现对GAN生成图像的自动、客观、高效评价.首先,基于ANN算法获取生成图像的近邻构成相似图像候选池,缩小生成图像对比范围;然后,基于KNN算法在相似图像候选池中获取与生成图像最相似的K个真实图像得到生成图像质量分数;最后,评价多个经典GAN模型在多个经典数据集上获取的生成图像的质量.实验结果表明本文方法有效提高了GAN生成图像质量评价的效率和准确性,运行时间仅为其他方法的1/9～1/28,其评价结果和人类主观评价结果的一致性达到80%以上,符合人类视觉感知.     

改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

基于分段多方位近邻算法求解TSP问题

在利用构造法求解欧氏平面上的TSP问题时,先构造1个只包含4个结点(左上角结点-右上角结点-右下角结点-左下角结点-左上角结点)的简单的环路,这个环路将求解路径分成4段.每个序列每一步都是从当前结点出发,在4个方位近邻结点中按照距离与方位的因素综合考虑选择一个较为合理的近邻结点作为下一步的目标结点,直至每个序列都到达其终点,然后将剩余的结点加入其中的某个序列,最后将4个序列首尾相接形成环路.实验表明,它将经典的最近邻算法的求解结果的精度提高了一个数量级,在许多例子中NN求解长度是它的2～28倍,它的长解长度与最优解的比小于2.8,总体上来说它的性能与最近插入法的性能相当接近.     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.