基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

针对梯级水电站优化调度的复杂问题,结合差分进化算法和混合蛙跳算法各自优势,提出一种新的混合差分进化算法。该算法将差分进化策略嵌入到混合蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合操作,而在每个分组内部按照差分进化策略对个体不断进行更新。数值实验表明该算法具有较强的全局搜索能力,克服了基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。将该算法应用于梯级水电站中长期优化调度实例,并与传统动态规划法进行比较分析,进一步验证了其可行性与有效性。     

进化数据流中基于密度的聚类算法

分析当前数据流聚类算法的优点及不足,提出一种新的进化数据流中基于密度的聚类算法——Sdstream算法,该算法能够分析并处理大规模进化数据流,利用真实数据集和仿真数据集对其进行性能测试,实验结果表明,该算法具有良好的适用性、有效性和可扩展性,能够取得较高的聚类效果。     

一种新的BP学习算法及在运动想象脑电信号分类识别中的应用

对运动想象(MI)脑电信号的正确分类是决定基于运动想象脑电的脑－机接口(BCI)性能的关键因素。为有效地提取MI脑电信号特征、提高分类正确率,提出一种基于单形进化的BP神经网络优化算法(BPSSSE)并运用于MI脑电信号的识别,提取自相关(AR)模型参数和希尔伯特边际谱作为特征输入,通过单形进化算法优化BP神经网络学习性能,实现对MI脑电信号的分类。测试实验中,对BCI竞赛数据进行左右手分类。结果表明在4s~ 8s时间段内平均分类正确率为80.17%,最高分类正确率为87.14%,证明了本文算法在基于MI脑电的脑机交互控制系统中应用研究的有效性和可行性。     

粒子群优化算法专利技术浅析

粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。     

基于形式概念分析的大规模全局协同进化优化算法

随着复杂网络及大数据技术的发展,大规模全局优化方法已成为复杂工程系统的重要支撑技术.解决大规模全局优化问题的关键在于如何识别决策变量之间的相互依赖关系并根据这些依赖关系进行有效的变量分组.针对该问题,本文提出了一种基于形式概念分析的大规模全局协同进化优化算法,首次将数据分析领域的形式概念分析思想引入决策变量依赖关系分析和自适应分组过程中,进而处理大规模全局优化问题.该算法基于协同进化框架,利用形式概念分析的外延与内涵结构特征,将决策变量转换为形式概念文本,通过文本向量矩阵运算进行决策变量的自适应分组,使其满足高内聚低耦合原则.最后,该算法在大规模(1000维)CEC2013测试集上进行了性能对比实验.实验结果表明,该算法在11个测试问题上(总计15个测试问题)获得了最好的解精度,同时求解的收敛性达到最优.     

约束优化进化算法

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.     

基于深度学习的故障预测技术研究

针对常规故障预测方法难以分析复合故障的情况下各个故障对系统的交互作用、难以分析装备数据复杂特征、难以实时准确预测故障等现状,对现代大数据和人工智能方法应用在故障预测领域进行研究,提出基于深度学习的故障预测技术,将系统故障预测可分为动态预测和静态预测。利用深度学习算法处理装备状态监测和试验验证获得的海量故障数据,通过故障模型训练、故障特征识别、故障演化规律获取来对系统进行在线动态预测;针对软件故障突变特性,利用软件质量特征属性进行静态故障预测;同时,提出使用开源深度学习框架TensorFlow进行系统研制方法。通过基于深度学习的故障预测技术,能够提高装备故障预测能力。     

关于进化算法记忆存储方法的探讨*

针对进化算法的不同个体表示,分析研究了基于进化个体或其特征的存储表示和基于进化种群的概率记忆存储表示两类存储方法.通过研制分析可以看出,有效的搜索历史记忆存储方法能很好进行数据的存储和管理.如果记忆的存储方法与进化算法的控制过程相配合,则整个进化算法会变得更加有效.     

一种基于MMAS的具有奖罚机制的分组蚁群算法

蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo等人提出,近几年迅速发展起来,并得到广泛应用的一种模拟进化的优化类算法.然而蚁群算法和其他进化算法一样存在搜索速度慢、易陷入局部最优的缺点.为了克服上述的不足,在MMAS基础上提出一种具有奖罚机制的分组蚁群算法,即在MMAS基础上对蚂蚁进行分组,利用蚂蚁组之间合作和组内蚂蚁相遇合作思想,并引入奖罚机制对信息素更新.实验数据表明改进后的算法避免了停滞陷入局部最优的现象且加快了搜索速度,最优解也较优.     

解决高维优化问题的差分进化算法

针对高维优化问题难以解决并且优化耗费时间长的问题,提出了一种解决高维优化问题的差分进化算法。将协同进化思想引入到差分进化领域,采用一种由状态观测器和随机分组策略组成的协同进化方案。其中,状态观测器根据搜索状态反馈信息适时地调用随机分组策略重新分组;随机分组策略将高维优化问题分解为若干较低维的子问题,而后分别进化。该方案有效地增强了算法解决高维优化问题的搜索速度和搜索能力。经典型的实例测试,并与其他一流差分进化算法比较,实验结果表明:所提算法能有效地求解不同类型的高维优化问题,在搜索速度方面有明显提升,尤其对可分解的高维优化问题极具竞争力。     

一种用于求解机械手MTTP问题的新算法及其在PVR环境中提高投射式操作精度的应用

机械手的最小时间轨迹规划（MTTP）问题是机器人技术研究的一个重要方面，由于该问题数学模型的非线性以及所对应机器人动力学上的强耦合性，使得该问题很难达到优化目标。本文提出了求解MTTP问题的一种新算法，即基于机器人运动学的加强型进化规划算法，通过数值分析和计算验证了算法的有效性，同时，我们结合该优化算法设计了一种基于投射式虚拟现实（PVR）技术的图形仿真软件，通过实现的仿真，我们发现，利用设计的仿真软件可有效地在虚拟世界中实现直觉性操作，控制和管理，从而极大地提高了投射式操作的精度。     

基于状态节点设计的总线式呼叫中心系统

在分析现行呼叫中心模式与应用现状的基础上,提出并实现了一种基于状态节点设计的总线式架构,并对其运行时间进行了优化控制。该系统采用总线式结构以弥补传统意义上的点对点和中心式的信息集成方式的不足,以有限状态机（FSM）进行节点化设计,规范业务流程,提高了信息集成的可复用性,使得综合组织、规范和合理化企业信息成为可能。实验结果表明,系统实现了与环境的无缝结合,能够应用于特定业务领域。     

健康状态评估方法及应用研究

随着设备越来越复杂、经济可承受性要求越来越高,评估设备的健康状态就显得尤为重要;健康状态评估技术是实现状态维修的重要手段之一;论述了健康状态评估在状态维修中的地位和作用;分析了国内外健康状态评估的主要方法,主要包括模型法、层次分析法、模糊评判法、人工神经网络法、基于贝叶斯网络的方法等;接着介绍了健康状态评估技术的工程应用情况;最后,详细分析了我国在健康状态评估研究中存在的问题,并指出了进一步研究的重点方向。     

基于近邻关系求解TSP的离散PSO算法*

针对NP-hard组合优化问题,提出一种基于启发因子的自适应混合离散粒子群算法对其进行求解。通过改进离散粒子群运动方程,并加入启发因子,从而提高算法的收敛性和稳定性;依据粒子多样性的动态变化,引入自适应扰动算子,以保持种群进化能力。该算法对低、中、高维的TSP数据仿真结果表明,与其他混合离散粒子群算法相比,具有更好的全局收敛性和稳定性。     

基于粒子碰撞的粒子群算法求解带时间窗车辆调度问题*

带时间窗车辆调度问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的粒子群算法在离散域上表现了一定的劣性,对此提出了一种基于粒子碰撞的离散PSO算法来求解该问题。受物体相互碰撞之后物体的速度和位置会发生改变的现象启发,使当前粒子与个体最优和全局最优粒子发生碰撞来更新粒子的位置,以避免传统更新操作中的取整,保证种群的进化能力。采用Solomon’s VRP标准问题集的实例来对算法进行测试,实验结果数据表明了该算法的有效性。     

基于粒子进化的多粒子群优化算法

提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验,结果表明该算法优于标准粒子群算法。     

基于概率潜在语义分析的群体情绪演进分析

针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。     

入侵防御系统研究

为了澄清人们对入侵防御系统(Intrusion Prevention System,IPS)的认识,该文在分析了传统防火墙和入侵检测系统(IDS)不足的基础上,介绍了入侵防御系统的产生原因,比较了入侵检测系统和入侵防御系统,详细分析了入侵防御系统的工作原理。根据当前安全行业及相关行业的现状和发展趋势,重点预测了入侵防御系统未来的发展趋势。     

脑控: 基于脑——机接口的人机融合控制

近年来,一类被称之为脑控的新型控制系统发展迅速, 这是一种基于脑--机接口(Brain-computer interface, BCI)的人机融合控制系统, 也是一种基于人的意念和思维的控制系统. 脑控系统已被成功应用于残疾人的生活辅助、中风病人和损伤肢体的康复训练、 操作员状态的实时监控、游戏娱乐和智能家居等广泛的领域. 本文在简要介绍了脑控的研究背景、基本原理、系统结构和发展概况的基础上, 着重对脑电信号(Electroencephalogram, EEG)模式、控制信号转换算法和应用系统研究等主要问题的研究现状, 进行了较为详细的论述和分析, 并探讨了进一步研究的方向和思路. 最后对脑控的未来发展方向和应用前景进行了分析和展望.