结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(Denisity peaks clustering,DPC)具有聚类速度快、实现简单、参数较少等优点,但该算法的截断距离参数需要人工干预,并且参数的选取对于该算法的结果影响较大。为了解决这一缺陷,该文提出了结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法。该算法利用蝙蝠算法较强的寻优能力,寻找合适的截断距离取值,同时对蝙蝠算法的速度更新公式加入了自适应惯性权重来加强全局搜索能力。该算法选择多种数据集进行了实验仿真,并与其他同类算法进行对比。经过对比验证,结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法在聚类准确率上要明显优于其他算法。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

淮北临涣井田综采地质条件多层次评价模型

以淮北临涣井田为例,建立了综采地质条件多层次模糊综合评价的数学模型,并编制了相应的软件,其方法和结论对本井田和其它井田进行综采地质条件评价与预测具有重要意义．图３,表１,参３．     

独立学院课堂教学质量评价指标权重的确定方法

首先运用了秩和运算法和熵值法,分别计算出学院课堂教学质量评价指标的权重,然后运用乘积集成赋权,对各评价指标的权重进行了修正。结果表明：调查数据计算出的权重具有很强的客观性,并能很好地反映各指标的重要性。     

精密设备主动SAWPSO-LQR振动控制器设计及仿真研究

精密设备的振动控制效果直接关系到其是否能够正常使用。线性二次型最优控制算法(LQR)已广泛应用于振动控制领域。关于LQR控制器权矩阵的确定问题一直备受关注,而传统的计算往往以假设或经验性取值为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-LQR控制器,对精密设备微振动进行了LQR权值自整定的优化控制研究;并针对不同工况进行了对比仿真。数值结果表明,合理的隔振系统参数设置及权值搜索范围对于控制效果影响较大,在此基础上的适应值函数选取亦有一定影响;但并非决定作用。研究为精密设备微振动及最优LQR振动控制提供了新思路。     

基于AHP-GRAP法的业主对施工承发包模式的优选

针对工程建设领域内业主所面临的一大问题,即在对施工承发包模式进行选择时如何才能作出最合理的决策,提出了采用层次分析法(AHP)和灰色关联度分析法(GRAP)两者相结合的方式,通过若干个层次和指标将定性问题定量化,利用层次分析法求出备选承发包模式各项指标的权重,利用灰色关联度分析法求出承发包模式各项指标与参考序列的关联度,为承发包模式的优选提供科学依据。实例分析表明,该方法是合理有效的。     

变速器设计方案的灰色关联度综合评价研究

找出一种适合变速器设计方案综合评价的方法十分重要,基于灰色理论,构建了变速器设计方案灰色关联度综合评价模型,并对这一模型在汽车变速器设计方案中的具体应用进行了综合评价。研究结果表明：灰色关联度综合评价模型在汽车变速器设计方案的选取中应用具有可行性,这种方法原理简单、对数据分布要求低,为变速器设计方案的客观评价提供了一种新思路。     

测控专业实践教学评价体系的探究

通过对近年来测控专业实践教学的分析,并结合高等教育实践教学的特点,以培养提高学生的创新精神和实践能力,促进学生全面发展为目标,提出了建立实践教学评价体系的原则,构建了适合农业院校测控专业的指标权重化实践教学评价体系,为学校掌握测控专业实践教学总体情况提供一定的依据,对提高实践教学质量和学生综合素质具有重要意义。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

模糊综合评价在信息系统安全等级定级中的应用

信息系统安全等级定级由业务信息安全和系统服务安全组成,业务信息安全和系统服务安全的评价指标又由受侵害的客体、对客体的侵害程度、抵抗能力和恢复能力等组成。因此,信息系统安全等级定级是一个多层评价模型。针对以上指标评价难以量化、准确度不高的问题,运用模糊综合评价方法,建立模糊综合评价模型对信息系统进行安全等级定级,基于我国现行的信息系统安全等级定级采用五级的规定,模型选定评判等级为{一级,二级,三级,四级,五级},采用模糊层次分析法确定信息系统安全等级指标体系中的各级指标权重关系,引进一致性指标检验判断矩阵的有效性。通过学生综合信息管理系统对模型进行实证分析,结果表明,应用模糊综合评价方法在因子的定量化和定级方面更加准确和可靠。