贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

配电网故障暂态信号的逼近处理方法

针对一些需尽快计算故障后稳态电流电压值的应用情况,如配网配变支路保护、用户侧保护等,短时间内处理电流电压故障暂态信号成为了一个必须面对的问题。现有电网故障信号处理方法通常受限于采样数据长度和待求参数数量,存在处理电流电压故障暂态信号时间较长和难求取的问题。利用配网故障暂态电压电流的特点,由稳态工频分量和直流衰减分量组合建模近似表征配网故障暂态电压电流,采用粒子群高斯牛顿混合算法对此模型的各参数进行辨识,实现暂态参数的求取。仿真分析和工程应用表明,该方法可缩减待求参数个数,利用较短的采样数据对故障暂态电压电流信号参数进行求取,且具有较高鲁棒性。     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。     

基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究

肿瘤的发生和发展主要是由基因突变的累积导致细胞信号通路调控紊乱而引起的.将通路中基因集的两个特性——高覆盖性和高排他性,与基因协变量相结合,提出了一种基于蚁群优化算法的驱动通路搜索方法.旨在基因突变数据及基因协变量数据的基础上,搜索满足高覆盖性和高排他性的通路基因集,从而识别致癌的驱动通路.首先,通过对基因表达水平、复制时间和染色体状态3个基因协变量相互的关联性,以及它们与基因突变频率的相关性进行分析,选择复制时间作为影响基因突变频率的权重协变量.然后,将权重协变量与现有方法结合,构造了一个新的最大权重子矩阵函数作为组合优化问题的目标函数.为克服该优化问题的NP难题,采用蚁群优化算法求解.应用该方法在肺腺癌的突变数据上进行了分析与验证.结果证明,该方法不仅比现有方法找到了更多在已证实通路中的癌基因,而且其中包含多个互斥性显著的基因对,证明了方法的有效性.     

基于云理论的油气管道滑坡危险性综合评价

管道滑坡危险性评价是长输油气管道沿线滑坡灾害预防和治理中规划决策的重要依据.该评价组织由定量和定性两类指标构成,评价系统具有随机性和模糊性的特点.针对常用的定性和半定量评价法在处理系统的随机性和模糊性上存在顾此失彼和人为主观性强的问题,引入能同时有效反映事物随机性和模糊性的云理论,运用黄金分割率法构建5级标度的管道滑坡危险性状态标尺云和指标重要性权重云,提出定量指标的不确定性推理过程和定性指标专家群语言云转化的浮动云偏好集结算法,构建了油气管道滑坡危险性的综合评价模型并进行了工程例证分析.4处待评样本的综合评价结果与半定量法结果基本一致,并与实际相符.该模型软化了指标边界的硬划分,简化了指标数据的预处理;实现了评价的定量与定性融合和集成决策;提高了结果的精确性、合理性和可视化.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于参数自整定模糊PID算法的平地机行走速度优化控制系统设计

针对平地机作业时行进速度精度的滞后问题及控制参数,提出了基于参数自整定模糊PID算法的平地机行走速度优化控制系统,协调解决行进速度的滞后问题,并完成了将该算法应用在平地机的控制系统中.系统采用单片机作为行走速度的控制中心,为验证参数自整定模糊PID算法的有效性和可靠性,对平地机的行进速度控制进行了设定干扰信号的测试.通过Matlab软件的Simulink仿真,分析了不加PID的常规控制、PID控制、参数自整定模糊PID控制进行速度稳定控制的效果,测试显示响应时间短、响应速度较快,能够满足设计的要求.     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.