基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

基于学习通课程的学生网络学习行为研究

针对超星学习通课程学习过程中学生出现的被动学习、消极学习现象,提出分析学生学习态度的方法,构建学习态度跟踪模型.首先针对超星学习通平台收集的学生网络学习行为数据,选取与学习态度相关性较高的指标,形成训练数据集;然后,通过调查法对学生学习态度进行调查,以此获得学习态度标签;最后,基于分类算法构建学习态度跟踪模型,采用五折...     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

具有可扩展授权恢复机制的新型图像水印系统

建立了一个具有可扩展授权恢复机制的图像水印系统模型,先把图像小块划分后再使用DCT变换与量化编码,将得到的水印信息进行移块重组为二值水印图像,然后利用混沌映射算法使二值图像分散开来,极大地扩展了水印空间.另外,分析了传统水印算法安全问题,使用了改进的共享与授权协议来规范混沌参数的使用规则,提高了系统的安全性.     

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.     

基于Apriori的装配式建筑质量影响因素分析

采用数据挖掘的方法,在装配式建筑质量的文献中提取影响因素,利用Apriori算法得到筛选后的关键指标并分析。研究发现,基于大数据能够减少人为因素对指标选取的干扰,并通过寻找影响因素和装配式建筑质量的相关关系,可得到更具普遍性的规律。在5M1E分析法的影响因素中,“法”的影响因素支持度较大,表明该板块包含的影响因素对装配式建筑的质量有更显著的影响。通过置信度分析,提出使用强关联规则分析,并发现“构件生产企业的标准化程度”不仅具有较高的支持度,在关联因素中出现的频率也最高,从而提出建议并为合理评价质量影响因素及制定管理措施提供有效参考。     

基于地下水入渗反演解析的污水管网破损数值化定位

地下水位高于管道埋深的地区,污水管道破损会导致大量地下水入渗,严重影响城市污水治理效能。高密度城市交通繁忙、高楼林立,难以开挖查找破损管道;物理探测方法操作复杂,价格不菲,难以推广。污水管网破损摸排成为制约城市污水治理的瓶颈问题。为此,利用粒子群算法,建立了高地下水位地区污水管道破损寻优定位模型,通过管网水力学模型和关键检查井水位监测信息,开发了城市污水管网破损的数值化定位技术。该技术方法在某城市污水管网进行了实例验证,结果表明基于检查井水位对地下水入渗流量进行解析,可确定破损点位,相对误差小于5%。在此基础上,进一步探究了监测点数量对破损点寻优定位精度的影响,结果表明只需监测60%的节点,寻优定位的查准率和查全率分别可达到75%和94%。     

离散正交三角变换快速算法的统一格式

根据离散三角变换的一般形式,在正交条件下,按时域分法建立了一类具有二分结构的快速算法,其运算量为o（NlbN）．这样离散余弦、离散正弦、离散W变换快速算法就有了一个统一的格式．     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.