改进的多尺度随机算法

多尺度随机模拟算法(multiscale stochastic simulation algorithm,MSSA)是模拟刚性化学反应系统的有效算法.但该算法对于慢-子系统上分子数目较大的刚性系统是低效的.为了有效地模拟该类系统,本文提出了τ-Leap算法改进的多尺度随机模拟算法(improved muhiscale stochastic simulation algorithm with τ-Leap,IMSS τ).算法将τ-Leap算法应用于IMSS算法来对其中的慢-子系统进行模拟,而舍弃了原方法中Gillespie的精确随机模拟算法(stochastic simulation algorithm,SSA),在精度损失较小的条件下,使模拟速度较IMSS算法提高了95%.数值模拟结果证实了IMSS τ的优点.     

色噪声激励的时滞非线性系统瞬态响应研究

建立了色噪声与时滞联合作用的非线性系统模型,提出求解其瞬态概率密度的高效近似算法。利用等价变换将时滞系统简化为非时滞系统;通过线性化方法和随机平均原理得到原系统振幅过程的平均It?随机微分方程和相应的Fokker-Planck-Kolmogorov（FPK）方程。基于退化线性系统导出一组正交基,在该基空间内进行Galerkin变分得到近似瞬态概率密度。将该方法应用到受色噪声激励的双时滞Duffing-Van Der Pol振子得到理论解,采用蒙特卡罗模拟（MCS）验证理论解的正确性。分析了色噪声参数和时滞参数对瞬态响应的影响。研究结果表明：所提理论方法可有效求解受色噪声激励的时滞非线性系统的瞬态概率密度;算法求解效率高于MCS;色噪声和时滞均明显影响了系统瞬态响应。     

ReaxFF MD模拟结果分析中化学反应路径网络的发现

反应分子动力学(ReaxFFMD)是一种极具潜力可应用于模拟较大规模分子体系(10,000个原子)化学反应的新方法。大规模ReaxFF MD模拟得到的原子轨迹和键级信息中蕴含着复杂的化学反应信息,人工分析机理并不现实。利用作者课题组开发的反应分子动力学分析与可视化工具VARxMD可从模拟结果中自动获取物种信息和详细的化学反应列表,并提供了基于子结构等特征对反应物种及其参与的反应进行分类。本工作在此基础上,进一步扩展了对指定起始反应物物种与目标产物物种之间的所有反应路径的搜索、并构建化学反应网络的功能。本文概要介绍反应路径的搜索策略,并以含能材料CL-20热分解生成N2产物为例,介绍了反应路径搜索得到的反应路径及其交互式可视化的应用。     

基于AFSA-BP算法的模糊PID控制器在DMF回收系统中的应用

针对DMF(N,N-二甲基甲酰胺)回收系统存在时滞性、难以确定温度控制的数学模型等问题,提出了用人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络,设计了基于AFSA-BP算法的模糊PID控制器。对模糊BP神经网络各层之间的连接权值以及隶属函数相关参数进行训练,克服了反向传播过程中最速下降法易陷入局部最优解的缺点,能够得到PID参数的最优解。研究结果表明,采用AFSA-BP算法的迭代次数少并且能接近给定值,在DMF回收系统中应用相关的PID参数,精馏塔的温度保持稳定,液位高度保持动态稳定且误差更小。     

时滞不确定采样控制系统的鲁棒稳定性

本文给出了一种可定量分析采样控制系统的时滞鲁棒稳定性的方法.因为采样系统的对象是连续时间的,所以对象中的时滞也应该是按连续时间来处理.文中指出,一个整数倍时滞是稳定的采样系统,可能会因为有并不很大的连续时间时滞而失稳.定义了一个新的变量w(t),用来描述这个不确定连续时间时滞带来的动特性.将w(t)的反馈回路分成与时滞无关和有关的两个部分,并提出了一种用频率响应来确定是否存在由不确定时滞引起的周期解的方法.用修正z-变换法和仿真验证了这个由图解解析所求得的解.本方法既可用于采样系统,也可用于一般的连续时间系统.     

具有分数时滞的大林数字控制算法

本文提出了基于分数时滞概念的大林（Dahlin)数字控制算法，解决了大林算法的分数时滞控制问题。通过引入分数时滞整定参数γ，实现了不稳定逆系统的控制，这不仅可以准确地描述纯时滞过程，而且可将高阶过程合理地简化为低阶分数时滞模型，提高了系统的控制品质。文中给出了仿真例子和在发动机台架冷却系统中的应用，对所得的结论进行了验证。     

非线性随机时滞系统输出反馈镇定

研究了非线性随机时滞系统的镇定问题. 运用Backstepping递推设计方法, 得到了使得非线性随机时滞系统镇定的输出反馈控制器的设计算法.     

一类状态及输入均有区间变时滞的线性系统之镇定

对一类同时具有状态和输入变时滞的线性系统(x)(t)=Ax(t) A1x(t-τ1(t)) B1u(t) B2υ(t-τ2(t)),利用一种时滞划分形式的Lyapunov-Krasovskii泛函讨论其镇定问题.得到通过状态反馈控制使闭环系统稳定的时滞相关的镇定准则.对(A,B1)和(A A1,B1)都不可控的数值实例,利用本文给出的准则都能得到有效的控制.     

非线性随机时滞系统输出反馈镇定

研究了非线性随机时滞系统的镇定问题，运用Backstepping递推设计方法，得到了使得非线性随机时滞系统镇定的输出反馈控制器的设计算法。     

随机时滞系统的时滞相关无源控制

研究随机时滞系统的时滞相关无源性分析和控制问题. 利用Lyapunov-Krasovskii方法和松弛矩阵方法, 得到时滞相关的无源性条件. 基于该条件设计时滞相关的随机无源控制器. 文中的结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities, LMIs)表示, 可以利用标准的凸优化算法进行有效求解. 通过一个数值例子说明本文方法的有效性.     

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。     

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.     

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。     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

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。