动态ER Rule分类器构建与应用

基于证据推理规则(ER Rule)的分类器为带有不确定性的数据分类问题提供了一种新的有效解决方案,属性参考值数量能较大程度上影响分类的准确率和复杂性,而目前针对先验知识较匮乏时如何合理确定参考值数量的研究较少.为此,本文提出了一种动态ER Rule分类器.首先,以最小化均方误差为优化目标,通过智能优化算法获取动态ER Rule分类器的最优参考值和权重;然后,以最大化测试集准确率为目标,通过多次随机实验获取参考值数量最优值;在此基础上,给出了基于PSO的动态ER Rule分类器实现方式.以5个UCI基准数据集为例,说明了本文所提动态ER Rule分类器的有效性和稳定性;并通过遥感图像蓝藻水华识别问题,验证了动态ER Rule分类器在实际应用中的可行性.结果表明,动态ER Rule分类器在保证分类准确率的同时,为确定属性参考值数量提供了一种客观的方法,对ER Rule在其他领域的推广应用具有一定参考意义.     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

基于人工鱼群算法的喷油系统断油电磁阀的优化设计

为合理选择和正确设计柴油自卸车喷油系统的断油电磁阀,根据电磁阀的结构特点,建立了在自卸车出现转速失控时喷油系统断油时间最短的目标函数。利用人工鱼群算法对断油电磁阀的阀芯质量、弹簧刚度、线圈匝数、工作气隙、阀芯举升高度进行优化,得出断油电磁阀的最佳动态响应参数,并利用HYDSIM分析了优化前后喷油系统的响应特性。结果表明：断油电磁阀参数优化后的喷油系统比优化前的系统的响应时间减小了5．59ms,能更有效地控制柴油机自卸车转速失控,明显提高柴油自卸车的运行安全和使用寿命．     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

基于改进型支持向量机的胶接强度预测模型

文章建立了有限元模型计算复合材料修复的含中心裂纹钢板的裂纹处应力强度因子(stress intensity factor,SIF),把仿真结果作为训练样本;提出通过支持向量机(support vector machine,SVM)对样本集进行训练和预测,建立基于复合材料补片尺寸参数的胶接强度预测模型,综合考虑补片的长度...     

基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制研究

针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法.以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线.结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且...     

固液流化床中不同粒径粒子群的滑流速度

在稳定的流动状态下,实验考察了铅直管内粒径不同的两组分粒子群的滑流速度,并与每一组分单独存在时的值进行了对比.相对于单组分时的滑流速度,两组分场合的每一组分的滑流速度都会发生偏离并相互接近,偏离的程度受两个粒子群的粒径比、浓度比以及总粒子浓度的影响.通过对两个粒子群之间的相互影响因素的定量分析,以单成分的空隙方程式为基础,建立了在多种操作条件下直接计算滑流速度的模型.     

群与模范畴中的积和余积

积和余积是范畴学中的一对对偶概念,作为范畴学的一对基本概念自然在其具体对象中就会有所体现,以群,模为对象来讨论它们的积和余积。     

基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...