BP算法应用中的关键问题

分析了学习方法的选择、隐层数和隐层单元、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等使用BP算法时应考虑的问题,并将BP网络应用于化学反应催化模型。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于遗传算法优化机器学习模型的地下水潜在性预测

传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积（area under curve,AUC）,并绘制了模型的受试者工作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线和地下水潜在性预测图。结果表明：因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。     

HD水电站库岸大型斜坡变形体成因机制及稳定性评价

近年来,受水库蓄水及降雨等因素影响,造成大量水电站库岸边坡变形加剧,一旦失稳极可能对电站的正常运行造成极大危害。本文选取距HD水电站坝址约6 km,方量约353万立方米的库岸边坡变形体作为研究对象,通过综合采用野外地质精细调查、室内试验、三维数值模拟和理论分析等方法对该变形体的稳定性及成因机制进行深入研究。结果表明：该岸坡变形体基岩以玄武岩、凝灰岩为主,覆盖层总体较薄,主要为碎石土,变形体的持续发育由多因素耦合作用引起;当暴雨或水库蓄水时,变形体有效应力减小,位移量增加,滑面剪应变增量增加且贯通性更好;三维数值模拟结果显示,在天然、暴雨、低蓄水位(1586 m)和高蓄水位(1691 m)工况下的最大变形量分别为33.9 cm、56.2 cm、79.5和88.6 cm;该变形体的发育过程可分为两个阶段,分别是天然情况下的稳定阶段和暴雨或水库蓄水后的加速变形阶段,暴雨和库水位上升是促进该变形体持续变形的主要原因。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于k-means的动态多组织PBFT算法

联盟区块链系统被广泛用于金融和物流等场景。现有应用于区块链系统的实用拜占庭算法（practical Byzantine fault tolerance,PBFT）存在可扩展性较低及通信成本较高等问题,阻碍了区块链系统在大规模场景中的应用。针对上述问题,提出了一种动态多组织实用拜占庭容错算法（k-means-practical Byzantine fault tolerance,k-PBFT）。通过改进k-means算法,根据节点的时延以及节点间通信距离将节点分为多个自治组织,各组织之间通过组织代表节点进行通信。当新节点加入时,根据其特点将其分配到最合理的组织。同时,引入信誉机制以辨别系统中的诚实节点与恶意节点,从而提高系统的安全性。此外,该算法还引入节点任期机制,使区块链中每个诚实节点都有机会充当组织代表节点或主节点。实验结果表明,与PBFT算法相比,k-PBFT算法通信复杂度降低了75%;当节点数为100时,相比于PBFT算法,时延降低了210 ms,吞吐量提高了100%。在高延迟环境下,相较于基于信誉分组的PBFT改进算法,当节点数为100时,时延降低了20%,吞吐量提高了17%。     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明：改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.     

一种基于信息论的蛋白质数据库搜索鉴定算法

为了有效地利用蛋白质串联质谱数据,提高蛋白质鉴定的准确性,提出了一种基于信息论的蛋白质数据库搜索鉴定算法——ITPIA(information theory based protein identification algorithm)算法.针对多肽串联质谱质量低、噪音多等问题,ITPIA算法利用了信息论中的熵理论提出了一种有效的实验串联质谱和多肽的理论质谱的匹配打分算法.该算法更大程度上从多肽串联质谱中获得蛋白质的结构信息.实验结果表明,ITPIA算法有效地提高了蛋白质鉴定的准确性.     

A Wavelet-Based Fuzzy Neural Network for Interpolation of Fuzzy If-Then Rules

1.INTRODUCTIONFuzzyneuralnetwork(FNN)isofmanyforms.AccordingtoBuckleyandHayashi,FNNsfellintothreecategoriesbythe~enceamongtheinputs,outputsandweights.OnekindoftheFNNscanillterpolstetheif-thenrules.ThisldndofFNNacqtheestheif-thenrulesfromhUmanexpertsorerperhaentsdsta.Tchngthisif-thenrulesasteachers,thenetworkistrainedandtheparametersoftheFNNaredetechned.Thenthetrainednetworkcan~thegeneralreasoningofif-thenrulesandthebaseoftheif-thenrulebecomesperfect.TosAnpnytheidea,thehationofthe…     

FWNN for Interval Estimation with Interval Learning Algorithm

ＦＷＮＮｆｏｒＩｎｔｅｒｖａｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈＩｎｔｅｒｖａｌＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷａｎｇＬｉｎｇ,ＬｉｕＦａｎｇ＆ＪｉａｏＬｉｃｈｅｎｇＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｆＲＳＰａｎｄＮＮＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ,Ｘｉｄｉａｎ...