最小生成树算法在旅行商问题中的应用

如何在n个顶点之间的1/2(n-1)!巡回路径中选择距离最短的,这是一个典型的组合优化问题,也是解决旅行商问题的根本。在最小生成树的基本思想上进行了改进,成功地解决了旅行商问题。     

基于GLBest-PSO算法的CSTR系统鲁棒PID控制

连续搅拌反应釜(CSTR)系统是一类具有多变量、强非线性和多工作点的复杂工业过程,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。针对常规PID控制器参数整定困难,难以取得满意效果,本文提出了一种基于改进粒子群优化算法的CSTR系统鲁棒PID控制方法。通过对优化目标的分析,将鲁棒PID控制器的参数整定问题转化成一个求解最大-最小问题,在对粒子群优化算法进行改进的基础上,引入合作进化思想对该最大-最小问题进行求解,获得了基于优化性能指标最优的鲁棒PID控制器参数。针对实例的仿真结果表明,利用此方法整定得到的鲁棒PID控制器具有良好的鲁棒性,性能指标优于其它方法得到的鲁棒PID控制器,当过程对象操作范围发生大的变化时,利用本文方法设计得到的鲁棒PID控制器能获得满意的结果。     

英飞凌推出全新GNSS接收前端模块

以全球最小封装外形实现业界最佳噪声系数2012年4月10日,德国纽必堡讯-英飞凌科技股份公司（FSE：IFX/OTCQX：IFNNY）近日推出一个新的接收前端模块产品系列。这些模块用于在智能手机及其他手持设备上实现全球导航卫星系统（GNSS）功能。全新推出的BGM104xN7具备业界最佳噪声系数——噪声系数是衡量GNSS接收机性能的一个关键参数。     

偏最小二乘判别分析结合F-score用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选(英文)

提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPIC算法对原始数据进行预处理;(2)计算每个变量的F-score值并将所有变量按F-score值降底的顺序排列;(3)采用偏最小二乘判别分析交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对一组结肠癌数据进行分析,最终从原始的16331个质荷比变量中选择了8个特征质荷比作为潜在的生物标记物。用所选择的特征对独立测试集的样本进行判别,其灵敏度和特异性分别达到了95.24%和100%。结果表明,所提出的方法可用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选及样本分类。     

基于离散PSO算法的Claus硫磺回收过程模型变量的选择

克劳斯(Claus)硫磺回收过程中存在诸多影响质量指标的变量,利用全部变量建模会增加模型复杂性,且获取的冗余信息会降低建模精度。针对这个问题,本文提出采用基于离散粒子群的算法(PSO)进行建模变量的选择。首先,采用离散PSO算法,通过迭代优化得到建模的最优输入变量组合,再通过偏最小二乘(PLS)对所选变量建立建模。结果:表明,该方法:通过更少的建模变量获得更高的模型精度。     

最大似然法在折光率-组成数据拟合中的应用

【目的】通过实例阐述最大似然法在折光率-组成数据拟合中的应用。【方法】配制不同碘甲烷浓度的碘甲烷-丙酮标准溶液和碘甲烷-醋酐标准溶液,采用2WA型阿贝折光仪测定标准溶液在25oC下的折光率,分别采用最小二乘法的多项式模型、修正多项式模型、加和模型以及最大似然法的加和模型对碘甲烷-丙酮体系和碘甲烷-醋酐体系的折光率-组成作数据拟合。【结果】对于碘甲烷-丙酮体系,用最小二乘法的多项式模型、加和模型以及修正多项式模型对折光率-组成数据拟合结果比较接近,误差比较小,采用最大似然法拟合误差最小,最大偏差为0.0003。对于碘甲烷-醋酐体系,直接采用最小二乘法多项式拟合最大偏差达0.0145,采用加和模型最大偏差降到了0.0046,仍不能满足高精度试验要求;采用最大似然法拟合最大偏差为-0.0012。【结论】对某些体系(如碘甲烷-醋酐体系)的折光率-组成数据,不能直接采用最小二乘法多项式模型拟合,否则折光率测量的微小误差可能造成组成计算很大的偏差。折光率-组成曲线最好的数据拟合方法是最大似然法,拟合误差非常小,能够满足高精度试验的要求。     

基于改进型偏最小二乘法的高炉炼铁工序能耗预测方法

针对小样本环境下,具有自变量之间多重相关性特点的高炉炼铁工序能耗预测问题,从预测角度利用"舍一交叉"验证方法对偏最小二乘回归模型进行了改进,提出了应用改进型偏最小二乘回归建立预测模型的方法。以我国某钢铁厂高炉炼铁工序的能耗预测为例,说明了改进型偏最小二乘回归法与普通偏最小二乘回归法相比,预测误差平方和能够降低86.76%。     

电磁导引小车最小精确定位系统的研究

针对传统电磁导引很难实现精确定位和定位算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于电磁导引的寻线行驶的小车,利用电流导轨外磁感应强度的差别进行导引定位的技术,依据毕奥-萨伐尔定律和独立提出的三维空间感应电动势的计算模型,对小车建立最小的精确定位系统的方法。此方法能对电磁导引小车建立最小精确定位系统,而且定位算法不复杂。通过实验证明此方法是可行的。     

水下滑翔机自适应覆盖采样

针对水下滑翔机对动态、未知的海洋特征的采样问题,提出了自适应覆盖采样算法.首先,定义了基于质心Voronoi分割采样空间的最优覆盖采样准则;然后,设计了在线参数估计算法,利用带遗忘因子的递归最小二乘法估计海洋特征参数;最后,设计了分布式控制算法,能够保证各个水下滑翔机从任意的初始位置收敛于定义的最优的覆盖采样网络配置.利用仿真实验对上述方法进行了有效性验证,结果表明本文提出的算法能够更好地完成对动态海洋特征的覆盖采样.     

基于PSR-LSSVM的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种遗传优化最小二乘支持向量机的网络流量预测方法。首先将相空间重构和最小二乘支持向量机参数作为遗传算法的个体,将模型预测精度作为个体适应度函数,然后通过遗传操作获得模型全局最优参数,最后通过网络流量仿真实验进行性能测试。结果表明,相对于传统预测方法,遗传优化最小二乘支持向量机提高了网络流量的预测精度,为网络流量预测提供了一种新的研究思路。