基于Pareto协同进化算法的TS糊模型设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法.该方法由以下两步组成:1)采用模糊聚类算法辨识初始模型;2)利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化.Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成, 其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于高斯混合飞蛾优化算法的Wiener模型辨识

针对Wiener模型辨识问题,结合函数连接型神经网络(FLANN)和飞蛾优化算法(MFO)的优势,提出了一种新型的辨识方案。利用FLANN来拟合静态非线性模块,通过将辨识问题转化为优化问题来对线性部分和非线性部分的参数同时进行更新。为了提升飞蛾优化算法的辨识性能,将高斯混合分布思想引入飞蛾种群初始化以及位置更新中,提出了一种新型的高斯混合飞蛾优化算法(GMFO),并通过测试函数验证了其寻优性能。最后通过仿真实验结果证明了所提出辨识方案的有效性和鲁棒性。     

基于Pareto协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法．该方法由以下两步组成：1）采用模糊聚类算法辨识初始模型；2）利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化．Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成，其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性，采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略．利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模，仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识

提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于正态云的粒子群优化算法及其应用

为辨识非线性系统Hammerstein模型,将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,提出一种基于正态云模型的改进粒子群算法(NCPSO)。该算法采用动态变异概率,对全局最优粒子和粒子自身最优位置进行正态云变异,以产生新的粒子引导种群的飞行,有效避免早熟收敛。采用一种广义学习策略,提升粒子向最优解飞行的概率,将NCPSO算法用于对Hammerstein模型的辨识,相比其他算法,该算法辨识精度较高。     

基于GSA算法改进的K均值聚类

为改善K均值聚类存在的对初始聚心敏感、全局搜索能力弱和凭经验确定聚类数等不足,提出一种基于GSA算法的改进K均值聚类。采用粒子编码策略,把聚类中心集合视作种群粒子,引入GSA搜索聚类质量最好的初始聚类中心,设均方误差为适应度函数,引导全局搜索方向,设置种群成熟度因子避免算法陷入局部最优,引入聚类质量评价指标获取最佳聚类数。通过在4种UCI数据集上做仿真测试,验证了改进后K均值聚类具有较高的正确率和更好的稳定性。     

复杂模糊分类系统的协同进化设计方法

提出一种基于协同进化算法的复杂模糊分类系统的设计方法．该方法由以下3步组成:1)利用Simba算法进行特征变量选择;2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;3)利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算法由三类种群组成;规则数种群,规则前件种群和隶属函数种群;其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性,采用三类种群合作计算的策略．利用该方法对多个典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性．     

基于差分进化算法的Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.本文利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规模NP、缩放因子F、交叉概率CR等控制参数对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响,以保证算法的全局收敛性.对Wiener模型的数值仿真结果表明了DE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力。     

基于差分进化算法的Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规模NP、缩放因子F、交叉概率CR等控制参数对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响,以保证算法的全局收敛性.对Wiener模型的数值仿真结果表明了DE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.     

基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。     

浅谈几种智能优化算法

该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.