基于元胞自动机模型的图像增强仿真设计

将元胞自动机模型应用于图像增强,把经典的图像处理规则转换成元胞自动机的状态演化规则,并用此规则对图像进行平滑和锐化处理,得到仿真图像.对仿真结果图像进行分析表明图像锐化能突出图像边缘,增加图像亮度,图像平滑能突出原图主干部分,降低噪音,使图像亮度变缓,处理得到的效果较好.     

简化的自适应粒子群优化算法

对基本粒子群优化算法作了一些改进:通过去掉速度因子简化算法结构,引入指数下降形式的惯性权重,对全局极值进行自适应的变异操作,进而提出一种简化的带变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他改进的粒子群算法的数值实验对比分析,表明提出的新算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。     

一种改进的代价敏感随机森林算法

随机森林在分类不平衡数据时,容易偏向多数类而忽略少数类,可以将代价敏感用于分类器的训练,但在传统代价敏感随机森林算法中,代价函数没有考虑样本集实际分布与特征权重,且在随机森林投票阶段,没有考虑基分类器的性能差异。本文提出一种改进的代价敏感随机森林算法ICSRF,该算法首先根据不平衡数据集的实际分布构造代价函数,并将权重距离引入代价函数,然后根据基分类器的性能采取权重投票,提高分类准确率。实验结果表明,ICSRF算法能有效提高少数类的分类性能,可以较好的处理不平衡数据。     

基于代价敏感的随机森林不平衡数据分类算法

随机森林在分类不平衡数据时,容易偏向多数类而忽略少数类。可以将代价敏感用于分类器的训练;但在传统代价敏感随机森林算法中,代价函数没有考虑样本集实际分布与特征权重,且在随机森林投票阶段,没有考虑基分类器的性能差异。提出一种改进的代价敏感随机森林算法ICSRF,该算法首先根据不平衡数据集的实际分布构造代价函数;并将权重距离引入代价函数,然后根据基分类器的性能采取权重投票,提高分类准确率。实验结果表明,ICSRF算法能有效提高少数类的分类性能,可以较好地处理不平衡数据。     

结构拓扑优化理论及其在桥梁结构找型中的应用

从物理模型、数学模型和优化算法三个方面系统阐述了结构拓扑优化的基本原理.通过实例介绍了应用拓扑优化技术进行桥梁结构找型的方法,并展示了拓扑优化中结构衍化过程及优化结果.针对目前结构拓扑优化技术运用在桥梁找型中所面临的困难,探讨了未来研究的方向.研究表明,结构拓扑优化方法可以在桥梁概念设计阶段得出合理而新颖的结构形式,在桥梁找型方面具有良好的应用前景.     

渐进结构优化法在桥梁找型中的应用

介绍了结构拓扑优化方法的基本理论,详细阐述了双向渐进结构优化法的原理和优化过程,并根据双向渐进结构优化法编制了基于ANSYS平台的结构拓扑优化程序.模拟现有桥梁结构和构件的边界条件,应用该程序求解二维平面拓扑优化问题,分别完成了不同矢跨比拱桥、悬索桥主缆以及斜拉桥桥塔的拓扑优化.拓扑优化过程中结构可经历多种拓扑形态,优化结果表明应力均匀、传力流畅,从而验证了自编程序的有效性.最后,将该程序从二维平面拓展到三维空间,实现一座峡谷桥梁的三维拓扑优化,并基于优化结果的拓扑形式完成了其概念设计方案.研究表明结构拓扑优化技术可以在桥梁概念设计阶段得出合理而富启发性的桥梁结构形式,在桥梁找型方面具有良好的应用前景.