基于LINGO软件的舰船装备修理级别优化分析

针对舰船装备修理级别分析中处理有限数据情况下优化模型较少的问题,提出了一种基于LINGO软件而适用于舰船装备3层3级的修理级别分析优化模型,采用LINGO软件对模型进行编程求解,同时,通过案例计算,验证了舰船装备修理级别LINGO模型的准确性和实用性.     

一种多样性引导的两阶段多目标微粒群算法

针对现有多目标微粒群算法存在容易陷于局部极值、收敛速度慢、函数评价次数多等不足,提出了一种多样性引导的2阶段多目标微粒群算法,依据种群多样性动态使用不同的变异方式,采用了2种不同的领导微粒选择方式,基于Pareto占优排序和拥挤距离来控制外部档案中解的数目。针对多个多目标测试函数进行了实验,并与其他文献的方法进行了比较,验证了算法的有效性。     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,提出一种基于改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer, IGWO)优化BP神经网络(IGWO-BP)的故障诊断模型。由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线性关系,采用一般BP神经网络诊断模型存在着收敛速度较慢,易陷入局部最优,诊断准确率偏低的缺陷。针对以上问题,利用IGWO-BP的权值与阈值,将优化后的BP神经网络应用于智能巡检机器人电磁兼容故障诊断。仿真结果表明,相比于GWO-BP神经网络和一般BP神经网络,IGWO-BP神经网络诊断模型收敛速度加快,网络泛化能力增强,故障诊断准确率提高。     

求解约束优化问题的动态多种群粒子群算法

为有效求解带有约束条件的优化问题,提出一种动态多种群粒子群算法。采用动态多种群策略和广泛学习策略来提升种群的多样性, 并根据人类社会“人尽其才”的思想, 为每个子群指派成员, 以发挥每个粒子的最大效用。采用动态变异策略, 对全局最优粒子(Gbest)进行变异操作以提升算法跳出局部最优解的能力。在基准函数的测试结果中显示DMCPSO获得了较高的求解精度。     

基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别

为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(global average pooling, GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(local response normalization, LRN)层、引入批量归一化(batch normalization, BN)层和使用Lion优化算法替代随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60 M缩减至1 M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进...     

基于改进天鹰优化器的抱杆结构优化

为了提高抱杆设计的安全性和经济性，提出一种基于改进天鹰优化器的抱杆结构优化方法。根据抱杆工程实例，建立轻量化设计模型。将角钢杆件的截面尺寸作为优化变量，采用罚函数法处理许用应力，位移和屈曲系数三种约束条件。为了解决天鹰优化器局部搜索能力不足的问题，使用混沌映射进行种群初始化，使首代种群在搜索空间内分布更加均匀，并引入新的平衡方式使算法在迭代后期仍具有全局搜索能力，同时加入非线性参数增强局部搜索能力，引入反向学习策略增强算法摆脱局部最优的能力。十杆平面桁架结构尺寸优化算例结果验证了改进算法具有更好的寻优能力。抱杆结构轻量化设计结果表明，改进的天鹰优化器提供的设计方案更佳，抱杆质量减轻了16.55%。改进天鹰优化器能够有效处理平面桁架和空间杆系结构的优化设计问题。