基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

VLCC船首外飘结构冲击及砰击强度

现有CSR规范仅考虑了冲击压力对VLCC船首外飘结构的影响而忽略了砰击压力的影响,使得具有较大船首外飘结构的VLCC常由于遭遇较大波浪载荷而受损.本文借鉴CSR规范载荷体系提出两种冲击压力的假设,并结合实船案例数据,采用有限元法对受损结构进行逆向工程计算,采用最小二乘法分析实验数据以寻求最优解.最后,根据最佳方案对损坏结构提出修改方案并验证.本文的研究结果可为超大型油船的结构设计提供思路.     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

温度对PS分子链荧光特性的影响研究

利用荧光光谱法研究了温度和浓度对聚苯乙烯(polystyrene,PS)荧光特性的影响。研究表明,PS在四氢呋喃溶液中有2个荧光发射波长:334、345 nm,并且荧光强度随着温度的升高而升高,原因可能是溶剂效应限制了PS分子链的运动,使分子间碰撞的几率减少。另外随着溶液浓度的增加,PS的荧光强度逐渐下降,其原因可能是当溶液处于较高浓度时,分子之间的相互作用增大,PS二聚体的形成导致发生荧光淬灭现象。     

基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

Simultaneous anti-windup synthesis for linear systems subject to actuator saturation

A synthesis method for global stability and performance of input constrained linear systems, which uses a linear outputfeedback controller and a static anti-windup compensator is investigated. Different from the traditional two-step anti-windup design procedure, the proposed method synthesizes all controller parameters simultaneously. Sufficient conditions for global stability and minimizing the induced L2 gain are formulated and solved as a linear matrix inequalities(LMIs) optimization problem, which also provides an opportunity to search for a better performance tradeoff between the linear controller and the anti-windup compensator.The well-posedness of the close-loop system is also guaranteed.Simulation results show the effectiveness of the proposed method.     

算法技术对信息分发机制的创新与反思

信息过载加速了人们对信息的认知盈余,而算法技术通过信息大数据化的多次过滤完成精准推送,创新了信息的适配方式,重构了互联网信息分发的形态和受众与信息之间的赋权模式,实现了对信息价值的科学评估和有效适配.文章从信息分发的路径创新和范式创新等解析了算法技术型信息分发机制的创新价值与其面临的机遇和挑战.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.