基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

可执行代码级优化器生成框架

编译基础设施生成的编译器对与目标机特征相关的优化支持不足 ,同时嵌入式应用系统的发展要求高质量的目标代码 ,为此 ,提出一种可执行代码级优化器生成框架EOGF (executable optimizer generation framework) ,以及该框架的关键支撑技术。与现有的编译器生成工具相结合 ,如 GCC(GNU com piler collection) ,可以实现高质量编译器的快速开发 ,并可以方便地充分利用目标机特点进行相关优化 ,提高目标代码质量。实验结果证明 ,EOGF是一个简便、灵活且有效的可执行代码级优化器生成工具     

神经网络基于改进型粒子群算法的研究

提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性。仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差。     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS）,提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型,并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看,该配色模型收敛速度快,精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高,在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

基于RBFNN的FDPSO火灾爆炸波及钻井区概率分析

浮式钻井生产储油轮（FDPSO）是一种具备钻井、采油、储存、外输等多项功能的新型浮式生产装置．FDPSO的功能高度集成和密集布置带来了各模块风险的相互影响问题．针对由此引发的一类突出危险事件,即FDPSO装置上外部设备发生的火灾爆炸波及钻井区,展开事件发生概率研究．在定量风险分析的基础上．引入经改进粒子群算法优化的径向基函数神经网络进行概率预测,并验证了该模型的可用性．研究成果有助于设计人员回避繁琐的定量风险分析过程,快速确定不同布置情况下外部火灾爆炸波及钻井区的概率,从而通过合理设计有效控制该风险．     

基于GWO-ELM算法模型的水体含沙量预测

泥沙含量的演变受多种因素的影响,为了快速、准确地对水中泥沙含量进行高精度预测,为泥沙治理以及合理利用水土资源提供理论依据,提出了一种基于GWO-ELM算法模型的水体含沙量预测方法.首先,将影响泥沙含量的8种原始影响因子赋予权重,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法提取出4...     

利用Laplace小波和粒子群算法实现阻尼和频率精确计算

提出一种利用Laplace小波求自由衰减信号阻尼和频率的新方法.该方法利用Laplace小波实部的衰减特性来识别信号中的自由衰减波形,从而实现阻尼、频率的正确识别.同时为了提高识别效率,引入了粒子群算法来实现Laplace小波的参数寻优.仿真试验表明:这一方法具有较高的计算精度,且计算精度不受相邻模态耦合的影响.     

基于灰狼粒子群混合算法的相机标定优化方法

针对传统标定方法参数考虑较少、标定精度不高的缺点,将群智能算法思想应用其中,并在现有的粒子群算法和灰狼算法基础上进行优化,取长补短,提出一种混合算法.首先,基于张正友方法获得标定的参数范围,在该范围内随机生成参数作为初始值,然后以最小平均误差为准则,利用灰狼粒子群优化混合算法,建立目标函数,进一步求解相机的内外参数.研究结果表明,该算法求解结果准确、稳定,可重复操作,可以有效地提高标定精度,结果好于其他几种方法.     

基于粒子群算法的多用途船结构优化

建立了多用途船的舱段有限元模型,利用Matlab调用有限元软件,将粒子群算法（PSO）引入复杂船舶结构的优化中,实现了PSO对复杂船舶结构的优化,取得较好的结果,并与遗传算法的结果进行了对比, 验证了PSO用于复杂船舶结构优化的有效性.