动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究

动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。     

基于粒子群优化算法的微生物发酵过程控制

微生物发酵是一类典型的生化反应过程,在各个工业领域的应用都很广泛。针对微生物发酵中的溶解氧浓度、pH和发酵温度彳4用粒子群优化算法的基本原理和算法流程,阐述了基于粒子群优化算法的微生物发酵控制．而后用硬件电路设计实现了微生物发酵过程的控制。实践表明,该控制方法对微生物发酵过程控制性能优良,提高了发酵精度,控制效果显著。     

SN5040对纳米碳酸钙粒子分散作用的实验研究

为研究纳米碳酸钙注浆技术,必须解决纳米材料在水性介质中的分散问题。本文分别从粒度分布、微观形貌、粘度指标研究了SN5040分散剂对粒径15-40nm的碳酸钙粉体在水溶液中的分散行为。重点研究了SN5040分散剂用量、超声作用时间对分散性影响及此分散剂作用下纳米浆液的流变特性。研究表明,通过合理控制影响纳米碳酸钙分散效果的因素,能够使得纳米材料在水中得到较好的分散;SN5040对纳米碳酸钙具有良好的分散性能,分散后的颗粒粒径90%以上处于255nm以下。     

铝粉含量及粒度对炸药驱动能力的影响

通过一维平板加速试验方法,研究了铝粉含量及粒度对含铝浇注PBX炸药驱动能力的影响。测试分析了不同铝粉含量或粒度的炸药配方金属加速能力,并进行了工程验证试验。结果表明,在铝含量一定范围内,炸药驱动破片金属加速能力随着铝粉含量增加先增加后减小,铝粉含量存在一个最优配比;铝粉尺寸对能量释放有影响。     

用累积法确定光子相关光谱测量中的超细颗粒粒度

本文扼要介绍了应用光子相关光谱法(PCS)确定超细颗粒粒度的基本理论,详细讨论了PCS测量中用累积法确定超细颗粒粒度的基本方法,分析了这一方法的特点和适应性。并给出了用Pearson I型分布模拟数据的考核计算和对聚苯乙烯标准粒子实测结果。     

相对论等离子体涨落的关联效应

等离子体集体涨落是对许多现象进行物理分析的理论基础．本文在相对论ＢＢＧＫＹ关联动力论基础上，建立了计算相对论等离子体集体涨落的基本公式．     

一种混合优化的匹配追踪生态声音识别方法

针对生态自然环境中噪声对声音识别产生干扰的问题,提出利用混合优化的匹配追踪(MP)进行生态声音识别的方法.首先,使用萤火虫算法(GSO)和粒子群算法(PSO)对匹配追踪算法进行混合优化,加快匹配追踪有限次稀疏分解的速度并重构声音信号,保留高相关成分,滤除低相关噪声;其次,根据所选最优原子的时频信息结合MFCCs提取复合抗噪特征;最后,结合支持向量机(SVM)对40种生态声音在不同背景噪声与信噪比的情境下进行分类与识别.实验表明,优化后的匹配追踪算法去噪性能优于谱减法和小波去噪法.与常用的MFCCs方法相比,本方法对生态声音在不同信噪比下的识别性能有不同程度的改善,并且具有较好抗噪性.     

条件线性高斯状态空间模型的GSF-KF滤波算法

算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,再与非线性状态方程联立,由高斯和滤波器(Gaussian sum filter,GSF)获得非线性状态的估计;然后将估计值代入线性状态方程与观测方程,由卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)获得线性状态的估计.此外,获得的非线性状态估计的方差还用于修正线性状态的估计.将GSF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Black-wellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized ParticleFilter,RBPF)相比,新方法在保证精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的7%.     

不完全判断矩阵权值的粒子群优化算法计算

不完全判断矩阵权值求解是一个重要问题。在分析不完全判断矩阵权值求解的各种方法基础上，提出以使判断矩阵的最大特征值达到最小为目标，建立求解权值准则。给出利用粒子群优化算法解决此问题，实例表明该方法比较有效。     

标准的微粒群优化算法的收敛性分析

利用矩阵理论对具有随机数的标准微粒群优化算法进行了收敛性分析,给出了c=d=1和c=1两个收敛性结果.