基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

基于最优化方法的共反射面元叠加

共反射面元叠加可以直接由多次覆盖反射数据得到零炮检距剖面,不依赖于速度信息。通过对共反射面元叠加优化方法进行改进,大大提高了共反射面元叠加三参数分析的精度。同时引入模拟退火全局优化算法,有效地解决了新优化方法中遇到的组合优化的难题。基于CRS参数搜索的具体问题,对模拟退火算法中的三函数两准则做了最优设计。模型数据的试算和实际资料的处理结果验证了新优化方法的有效性和实用性。     

基于多核的并行模拟退火放疗计划优化加速方法

为了满足图像导引(imaging guided radiotherapy,IGRT)的实时四维适形调强逆向放疗计划在临床实施的需要,用一台HP桌面型工作站和OpenMP多线程库,试验了用多核并行计算技术实现的模拟退火逆向治疗计划快速全局优化算法,并将其应用在一个虚拟体模和4个临床病例的优化中。实验结果表明:基于多核的并行计算技术能大幅度提高逆向放疗技术的优化计算的效率;进一步选用更多核的并行计算机图像工作站,该技术可以满足目前大多数4D医学成像的临床需要。     

A1掺杂ZnO薄膜的结构研究

采用直流反应磁控溅射方法,在玻璃衬底上制备了Al掺杂ZnO薄膜.系统研究了不同氩氧体积比、不同退火温度和氛围、不同Al掺杂浓度对薄膜结构的影响.结果显示,Al掺杂ZnO薄膜为多晶薄膜,呈六角纤锌矿结构,制备条件和后期处理以及掺杂浓度对薄膜的微结构有着很大的影响.在氩氧体积比6:1条件下制备的薄膜,经真空500℃退火后具...     

通信网频率分配算法研究

本文总结了在频率分配领域中运用的各种可行、有效的智能算法,它们是：遗传算法,蚁群算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法等。这些算法大大丰富了现代优化技术,也为那些传统优化技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案。对频率的分配有参考价值。     

模拟退火算法在药物动力学参数反演中的应用

介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于药物动力学参数的反演,在利用残数法求得解的基础上确定了各参数的变化区间,在Matlab语言环境下实现了该算法,并与残数法、IGS-M法的结果相比较,数值结果表明,模拟退火算法简单、准确,能更好地实现最优拟合。     

大变形量Al-Zn-Mg-Cu合金的热轧板再结晶行为

采用光学显微镜、维氏硬度计和透射电子显微镜研究Al-Zn-Mg-Cu合金大变形热轧板退火过程中的组织演变和力学性能变化,探讨再结晶形核和长大机制,并通过分析位错和储存能变化规律研究动态回复对再结晶的影响。研究结果表明:Al-Zn-Mg-Cu合金在390℃热轧变形时,其主要软化机理为动态回复;当变形至90%时,其组织由直径为0.3～0.6μm的位错胞和亚晶组成,这种回复时发生的多边形化促进了随后退火过程中静态再结晶的进行。根据硬度曲线和组织分析确定总变形量为90%的Al-Zn-Mg-Cu热轧板再结晶起始温度为400℃,完全再结晶温度为420℃;超过450℃时再结晶晶粒明显长大,再结晶形核机制以亚晶合并形核为主。     

基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的Web信息抽取

典型隐马尔可夫模型对初始参数非常敏感,采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常陷入局部最优,应用于W eb信息抽取时效果不佳.文中提出基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的W eb信息抽取算法.通过实验比较选择最佳的模拟退火算法参数,结合Baum-W elch算法优化隐马尔可夫模型并应用于W eb信息抽取.实验结果表明新算法在信息抽取的精确率和召回率都有明显的提高.     

析出强化与孪晶强化在Fe--24 Mn--3 Si--3 Al TWIP钢退火过程中的作用机制

对Fe-24Mn-3Si-3Al TWIP钢在不同退火工艺下进行力学性能测试,采用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)和透射电子显微镜(TEM)观察钢的微观组织形貌.结果表明:随着退火温度和保温时间的变化,TWIP钢的力学性能并不符合常规的单调上升或下降的规律,而在退火温度为800℃、保温10 min和退火温度为900℃、保温20 min时发生波动.退火温度为800℃、保温10min条件下,钢的主要强化机制为析出强化,析出相(Fe,Mn)23C6的增多导致屈服和抗拉强度升高;退火温度为900℃、保温20 min条件下,钢中的析出相并未有明显的变化,而二次孪晶的产生及孪晶相互交割成为抗拉强度增加的主导因素.     

退火温度对Fe_(73.5)Co_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材磁性能的影响

用单辊法制备的宽为20 mm,厚为25μm的Fe_(73.5)Co_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材,绕制成外径为40 mm,内径为25 mm的环型磁芯,再将磁芯进行退火处理。分析了合金带材的晶化行为,研究了退火温度对合金磁芯磁性能的影响。结果表明,淬火态Fe_(73.5)Co_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材为非晶态,一级起始晶化温度T_(x1)为512.8℃,二级起始晶化温度T_(x2)为671.9℃,当退火温度升高到550℃,在非晶基体中析出Fe(Si)软磁相,形成了非晶和纳米晶双相共存结构。当退火温度低于550℃时,随着退火温度的升高,合金磁芯的初始磁导率μ_i和饱和磁感应强度Bs增大,矫顽力Hc减小;当测试频率f和最大磁感应强度Bm不变时,合金磁芯的有效幅值磁导率μ_a增大,比总损耗Ps和交流矫顽力Hc减小;当测试频率f不变时,合金磁芯的电感Ls和品质因数Q增大。