两种混合共轭梯度法的全局收敛性

基于利用修正HS方法提高算法效率和利用DY方法保证算法的全局收敛性等思想,分别在不同条件下提出两种新的混合共轭梯度法求解大规模无约束优化问题.在一般Wlolfe线搜索下不需给定下降条件,证明了两个算法的全局收敛性,数值实验表明所提出算法的有效性,特别对于某些大规模无约束优化问题,数值表现较好.     

求解CARP-RP-ML问题的改进算法

传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题。为此,提出改进的启发式算法和遗传算法。启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间。数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题。     

基于排序索引矩阵的频繁项集挖掘算法

针对Apriori算法产生候选项集的问题,提出一种基于排序索引矩阵(SIM)的频繁项集挖掘算法.将频繁1-项集形成的1-项集向量依次与对应矩阵相乘,生成频繁2-项集.从频繁3-项集开始,对每次生成的频繁k-项集建立SIM,借助SIM结构实现项集的跨越式搜索和连接.整个过程只需扫描一次数据库,不会产生候选项集.实验结果表明,该算法能提高频繁项集的挖掘效率.     

基于CBC算法的瓦斯突出预测模型研究

人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极小点,搜索精度不高且算法收敛速度慢。为此,提出一种改进的混沌蜜蜂群(CBC)算法,修改ABC算法的食物源位置更新公式,引入混沌搜索机制进行局部搜索。将CBC算法应用于瓦斯突出预测中,建立神经网络预测模型,实验结果证明了该模型的有效性。     

具有小世界特性的语义覆盖网络模型

目前大多数的结构化覆盖网络模型忽略节点的聚类性和对称性,并且只能提供精确的资源查询机制。为此,给出一种具有小世界特性的语义覆盖网络模型。该模型采用显式分区机制、语义搜索链和组扩散机制。分析和实验结果表明,该模型比现有的覆盖网络模型Chord和CAN具有更好的网络性能,搜索效率更高,且具有较好的多匹配结果查询能力。     

串联质谱谱库搜索鉴定技术综述

介绍蛋白质质谱鉴定领域的串联质谱谱库搜索技术,分析谱库搜索技术的基本原理,从多个角度阐述当前主流的谱库搜索方法,并对其优缺点进行比较,针对目前蛋白质质谱鉴定技术所存在的优缺点,设计其改进思路,论述目前谱库搜索技术所面临的问题以及未来的研究趋势。     

基于SVM和PSO的图像质量评价

为提高白噪声、高斯模糊、JPEG2000压缩等失真类型图像的评价准确率,提出一种基于支持向量机和粒子群优化算法的图像质量评价方法。提取样本图像数据和确定评价指标,对样本数据进行预处理。利用粒子群优化算法选择最优参数,使用最优参数对训练集数据进行训练,对预测集数据进行预测分析,并建立图像质量评价模型。实验结果表明,与线性回归模型、BP神经网络模型等传统方法相比,该方法的评价准确率较高,能够准确地反映人眼对图像的视觉感知。     

入侵检测中基于遗传禁忌搜索的模糊聚类的应用

传统的模糊C均值聚类(FCM)算法须事先指出聚类数,该算法对孤立点和初始聚类敏感、易陷入局部最优,这些因素都将影响最终聚类结果的质量.针对这些缺陷,采用遗传算法和禁忌搜索的混合策略对FCM进行改进,该策略兼具了这两种算法的优势,改进后的算法自动生成最佳聚类数,优化初始聚类的选择,增强算法的爬山能力,有效改善了算法的性能.将改造前后的两种算法用于网络入侵检测实验,实验结果表明,改造后的算法产生的聚类质量明显优于原算法,用新算法对入侵检测建模,提高了模型的自适应性和实用性.     

改进的禁忌搜索算法在肌电信号情感识别中的应用

针对基于肌电(EMG)信号的情感识别问题,提出了一种新颖的特征选择方法.该方法用相关性分析对原始特征降维,再利用改进的禁忌搜索算法结合Fisher分类器,对高兴、厌恶、悲伤、惊奇、愤怒和恐惧6种肌电信号的情感进行特征选择.实验结果表明,该方法能以较少的特征获得较高的识别率,得到了有利于情感识别系统建立的有效特征子集.     

基于形态学微分的车牌字符分割算法

提出了基于形态学微分的车牌字符分割算法。首先运用形态学微分算法获取车的边界,然后通过巧妙选择连通区域进行深度搜索即可直接获得车牌每个字符的矩形区域。本方法省去了一般车牌识别中的车牌定位部分,对有一定倾角的车牌也有一定的适应能力。