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.     

基于透明代理的Linux防火墙的设计与实现

文章所设计的防火墙系统采用在Linux内核中设置访问规则,通过数据包侦听与截获模块以及访问控制管理模块,实现对内部用户的访问控制;经性能测试,可以有效地解决包过滤功能不能解决的问题,并对其关键技术进行了剖析。     

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.     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

体系作战效能评估与优化方法综述

分析了体系作战效能评估与优化的特点,基于“整体论”提出了将体系作战效能评估与优化划分为综合评估、分析、优化3个阶段的思路,针对3个阶段需要解决的实际问题,归纳总结了适用于解决各阶段问题的典型方法,并对比分析了不同方法的优缺点。针对“整体论”思想指导下体系作战效能评估与优化在实施中面临的实际困难,从综合应用框架设计、评估指标体系构建、试验推演模式创新等方面提出了下一步的研究方向,为体系作战效能评估与优化方法的有效落地提供了支撑。     

半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化

针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO)算法,设计了工厂分配策略、机器分配策略以及考虑维修工人柔性的同步调度维护策略的解码方案。通过设计初始化种群融合策略、捕食行为搜索策略、子种群变异策略,提高了算法的寻优性能。360个测试算例的对比实验表明,所提出的IHMGWO算法针对SP指标能够实现大部分占优,针对IGD和Ω指标能够实现全部占优,对于解决该类问题具有显著的优势和竞争力。     

基于图像特征的双目测距系统的研究

针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程(model-based system engineering, MBSE)方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

Fe/SiO2催化剂的快速制备及催化生长碳纳米管

以纳米二氧化硅吸附和分散FeCl3.6H2O,采用旋转蒸发-高温还原法合成出Fe/SiO2催化剂。采用化学气相沉积法制备碳纳米管,使用SEM和TEM对产物进行了表征。结果表明,当Fe/(SiO2 Fe)(物质的量比)为17.5%时,能够制备出高质量的直径为30~50nm的多壁碳纳米管。