一种双种群进化集成QoS组播路由算法

设计了一种IP/DWDM光Internet中的非NP类QoS组播路由算法,采用树形编码方式,基于双种群进化,寻找一棵带宽、延迟、延迟抖动与出错率受限的费用优化组播路由树,集成解决路由与波长分配问题.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,不仅能够满足QoS约束,而且性能优于基于经典遗传算法设计的QoS组播路由算法,克服了算法易早熟、收敛慢等缺点,有效地解决了IP/DWDM光Internet中的QoS组播路由问题.     

改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明：与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

棉花MYB转录因子的研究进展

MYB转录因子在棉花的生长发育、纤维发育以及应对生物和非生物胁迫等方面均具有重要作用.为全面梳理MYB转录因子在棉花中的进化和功能特点,文章分别从基因拷贝数目、结构域类型、基因复制模式、进化速率以及生物学功能等方面论述了不同棉种MYB转录因子的相关研究进展,其结果将为今后进一步阐明植物MYB转录因子家族的进化规律以及提升棉花分子育种的精确性提供理论基础.     

基于深度学习的智能学习资源推荐算法

为了提高资源推荐性能,采用广义回归神经网络完成资源推荐。首先,提取推荐系统的用户和资源特征,选择两者的特征差异值之和作为推荐系统目标函数,然后构建广义回归神经网络(Generalized regression neural network, GRNN)资源推荐模型。考虑到GRNN训练效果对平滑因子和核函数中心的依赖性强的特点,引入差分进化(Differential evolution, DE)算法对GRNN的平滑因子和核函数中心偏移因子进行优化求解：选择最小特征差异值求解函数作为DE算法适应度函数,通过DE算法的多次交叉、变异和选择操作,获得最优平滑因子和偏移因子。最后采用优化后的平滑因子和偏移因子进行GRNN资源推荐,生成特征差异较小的候选资源序列作为资源推荐序列。试验证明,选择合理的DE算法交叉速率和差分缩放因子,能够获得较好的平滑因子和偏移因子,GRNN也能够获得更好的推荐效果。和常用资源推荐算法比较,对于3种不同的训练样本,该文算法能够获得更优的资源推荐准确率,且RMSE值较低。     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.     

从存在到演化：人工智能研究范式的转变及其哲学思想

人工智能的研究从符号主义（传统AI）和联结主义（人工神经网络ANN）两个方向展开。ANN的复兴在于霍普菲尔德将分布系统、热力学统计物理思想引入ANN建模研究中,实现了ANN研究从线性到非线性、从学范式到热力学范式的转变。行为AI和演化计算则基于达尔进化论思想,从与环境实时互动联系的角度,实现对传统AI局限的突破。从哲学思想上看,二的共同点就在于其研究指导思想从存在走向了演化,贯穿了唯物辩证法普遍联系和永恒发展的思想。现代人工智能发展为研究认知的起源提供了重要手段。     

一般进化的涵义

“序”是指系统内部诸城市成分之间或系统诸运动状态之间的规则性。一般进化作为系统从无序向有序或从较低有序向较高级有序的转化过程,是原有对称性的某种破缺,而其实现是对原有自由的某种约束。一般进化过程一定伴随系统的某种差异性的出现或扩大,但并非任何差异性,而只有与规则性相联系、作为对称破缺的结果,本质上通过对自由度的约束而表现出来的那些差异,才有可能是一般进化的表现。     

基于神经网络的综采工作面技术经济指标预测

应用人工神经元网络系统理论 ,基于神经网络的自学习方法 ,在对西山煤电集团东曲矿综采工作面大量实际资料进行统计分析的基础上 ,就工作面日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等 1 1项综合技术经济指标进行预测 ,预测结果精确度较高与实际相吻合 .为解决煤矿综采工作面计划、生产、管理的预测决策问题提供了一种新的研究方法.