小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

An Ecological Perspective of Listeria monocytogenes Biofilms in Food Processing Facilities

Listeria monocytogenes can enter the food chain at virtually any point. However, food processing environments seem to be of particular importance. From an ecological point of view, food processing facilities are microbial habitats that are constantly disturbed by cleaning and sanitizing procedures. Although L. monocytogenes is considered ubiquitous in nature, it is important to recognize that not all L. monocytogenes strains appear to be equally distributed; the distribution of the organism seems to be related to certain habitats. Currently, no direct evidence exists that L. monocytogenes-associated biofilms have played a role in food contamination or foodborne outbreaks, likely because biofilm isolation and identification are not part of an outbreak investigation, or the definition of biofilm is unclear. Because L. monocytogenes is known to colonize surfaces, we suggest that contamination patterns may be studied in the context of how biofilm formation is influenced by the environment within food processing facilities. In this review, direct and indirect epidemiological and phenotypic evidence of lineage-related biofilm formation capacity to specific ecological niches will be discussed. A critical view on the development of the biofilm concept, focused on the practical implications, strengths, and weaknesses of the current definitions also is discussed. The idea that biofilm formation may be an alternative surrogate for microbial fitness is proposed. Furthermore, current research on the influence of environmental factors on biofilm formation is discussed.     

基于元胞自动机的小生境微粒群算法

小生境技术的引入,提高了微粒群算法处理多峰函数优化问题的能力。本文提出了基于元胞自动机邻域的小生境微粒群算法,并通过对典型函数进行测试,实难结果表明,该算法在复杂函数(较难收敛函数)的优化中比基于环形结构的标准小生境微粒群算法要好。     

基于遗传BP算法的神经网络在桩基检测中的应用

文中介绍了传统的遗传算法与BP算法,并分析了它们的不足。提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的遗传BP算法,在遗传算法的群体设计中采用小生境技术,防止优秀个体早期退化。并将此方法应用于桩基检测中,实验证明了其正确性和有效性。     

一种求解最小诊断代价的小生境遗传算法

在诊断操作相关的情况下,求解最小代价的诊断操作序列的过程是一个NP完全问题．目前的算法在建模和求解方面都不：是十分理想．通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了求解最小诊断代价的小生境遗传算法NGAMECD（Niche Genetic Algorithm for Minimum ECD）．实验证明,算法NGAMECD具有良好的性质,它需要的空间可以预测,较普通的遗传算法具有更好的隐式并行性,执行过程中群体能够保持多样性,在有效避免早熟问题的同时算法的收敛速度较快．NGAMECD与P／C更新算法相比,诊断代价减少了20％～50％．     

小波域多尺度ARMA模型的纹理分割方法

纹理特征的提取是纹理分割的关键。在小波域内,对图像建立多尺度自回归滑动平均(MultiscaleAutoregressiveMovingAverage,简称MARMA)模型,并用小生境遗传算法对MARMA模型进行参数估计,将估计出的参数向量作为纹理分割的特征标准。不同纹理图像的MARMA模型的参数向量具有较好的可分性,这就保证了最终纹理分割的质量。     

山东半岛蓝色经济区旅游空间结构研究——基于生态位理论

合理的区域旅游空间结构可以促进区域旅游业的发展。为了充分利用山东半岛蓝色经济区丰富的旅游资源,促进区域旅游的可持续发展,文章在分析了山东半岛蓝色经济区旅游资源、旅游业现状及旅游交通状况的基础上,运用生态位理论,对山东半岛蓝色经济区的旅游城市进行生态位评价,并根据结果构建了以两个特色旅游区为主的旅游空间结构体系。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

改进的小生境混合遗传算法在函数优化上的应用

为了提高经典小生境遗传算法的收敛性能,加强局部寻优能力,设计了一种新的小生境混合遗传算法.通过判断算法的在线性能指标Xe(s),将模拟退火算法巧妙地融入算法的后期,并针对小生境遗传算法的特点选用格雷码编码,同时设计了自适应的遗传交叉算子.用一个Shubert多峰值函数对改进的算法进行验证,结果表明:新算法的收敛性能和进化效率得到提高,局部寻优能力也有加强.     

遗传算法的收敛性研究

遗传算法的收敛性分析是遗传算法研究中的重要问题,直接关系到遗传算法的实际应用价值。给出遗传算法全局收敛性的定义,描述当前遗传算法收敛性分析的主要模型,对自适应遗传算法、并行遗传算法、小生境遗传算法等典型遗传算法的收敛性进行分析,给出相关的研究结果,并指出遗传算法收敛性研究的未来发展方向。研究结果对提高遗传算法收敛性具有参考价值。