改进的免疫算法及其在函数优化中的应用

为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。     

基于改进的并行特征融合人脸表情识别

基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法.该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向量组合起来,构成复特征向量,然后利用具有不同权重的最大散度差鉴别分析方法进行进一步的复特征提取.在不同样本库、不同类型特征融合下的实验结果表明,该方法在优化投影轴和避免"小样本"问题的同时得到了满意的识别结果.     

基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化

针对带钢热连轧中板形控制问题, 提出了一种基于最小二乘支持向量机模型的预测和优化算法. 在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上, 提出了一种改进的变尺度混沌优化方法, 结合实数编码遗传算法, 进行最优模型参数的搜索. 利用在线实测数据对模型进行训练并进行带钢平直度指数的预测, 并对模型输入参数中的控制参数进行优化以实现板形控制的优化. 仿真结果表明, 与BP神经网络相比, 板形预测精度得到提高, 平直度指数优化约40%, 为进一步提高热连轧板形控制精度提供了一种新的有效方法.     

一种大气急流计算方法

异常检测是计算机视觉的一个经典问题.针对异常样本稀少在真实场景中异常很难被捕捉,且标签难以获取,提出一种仅用正常样本进行训练的端到端异常检测模型.首先,通过自动编码器对输入图像进行编码,得到它的低维特征;然后,用一个自回归概率密度估计器对低维特征的概率分布进行正则约束,解码器再将其恢复至原始输入大小;最后,使用一个分类器来判断生成图片的真假.编解码器之间使用了跳线连接,能够最大限度地提高该模型对正常样本的记忆能力.本文在CIFAR 10和UCSD Ped2数据集上进行了实验,测试结果显示,IFAR 10总共10个类别的平均曲线下面积（AUC）达到73.5%,UCSD Ped2的平均曲线下面积（AUC）达到95.7%.结果证明,该模型能够明显提高异常检测的效果.     

多裂肌退变程度的磁共振单体素波谱评估及其与健康相关生活质量的关系

目的:探究磁共振单体素波谱序列(MRS)在中老年人群多裂肌退变定量评估中的应用价值,并分析其与健康相关生活质量的关系。方法:公开招募109例中老年受试者作为研究对象,借助MRS序列定量分析受试者多裂肌退变情况,评价指标包括：脂肪分数(FF)、水脂比(W/F)、脂肪不对称程度(FAD)。同时,所有受试者均在安静状态下填写疼痛视觉模拟评分(VAS)、功能障碍指数(ODI)、Roland-Morris腰痛功能障碍评分(RMQ)以及36项简易健康问卷评分量表(SF-36),分析两者之间的相关性。结果:多裂肌FF与VAS、ODI、RMQ呈正相关,与SF-36总分呈负相关(P<0.05);多裂肌W/F与VAS、ODI、RMQ呈负相关,与SF-36总分呈正相关(P<0.05)。结论:多裂肌FF及W/F与中老年人群健康相关生活质量密切相关,可能是反映中老年患者下腰痛、功能障碍情况及健康相关生活质量的敏感指标。     

［111］晶向银纳米杆结构稳定性的分子动力学模拟

采用分子动力学模拟方法,以超细［111］晶向银纳米杆为研究对象,基于Finnis-Sinclair型多体势,模拟研究了纳米杆在不同温度弛豫过程中的动态平衡变化过程,分析研究了弛豫后银纳米杆的稳态结构变化、平均势能的变化及其在不同时刻结构的演变过程。结果表明温度对［111］晶向银纳米杆结构稳定性将产生重大影响,［111］晶向银纳米杆存在一临界失稳温度,当温度小于临界失稳温度时,体系保持完好线状晶态,当温度大于临界失稳温度小于熔点时,体系坍塌熔化后发生重结晶,截面面积增大,长度明显缩短,随温度增加此特征更加显著,接近熔点时,体系形成由(111)和(100)面围成的多面体且势能最低;当温度大于熔点时,体系变成高度无序的球状团簇。     

基于自适应动量更新策略的Adams算法

Adam算法是目前最常用的优化算法之一，但其面临学习率震荡导致模型不收敛问题，其改进算法AMSGrad也存在梯度递减导致的二阶动量失效问题。针对上述问题，提出了基于自适应动量更新策略的Adams算法。首先，通过为一阶动量和二阶动量引入自适应更新参数，并在最后的参数更新期间采用较小的一阶动量更新参数，构建了一种自适应的动量更新策略。其次，基于该更新策略，提出了一种能够快速收敛的Adams算法。最后，通过理论分析证明了Adams算法的收敛性。基于文本分类和图像分类的对比实验表明，相比于Adam和AMSGrad算法，Adams收敛速度更快、训练结果更好，且具有优秀的泛化能力；消融实验证明了Adams算法自适应动量更新策略的有效性。