一种新型PIR人体探测技术研究

为了提高被动式红外(PIR,passive infrared)探测器的工作性能,从改进PIR探测器空间布局和信号处理入手,提出一种基于复合式布局的PIR探测器人体探测的新方法.采用双PIR探测器复合式布局,通过GA算法得到其最优布局.当人体在探测区域内运动时,两探测器同时多角度检测人体移动情况.验证实验结果表明,提出的新检测方法能使设计的PIR探测器有效且可靠地检测和识别人体的移动情况.该检测方法适用于基于PIR传感的人体移动的智能检测和识别系统.     

模拟退火遗传算法的轮廓线拼接研究

基于断层数据的三维重构是三维数据场可视化技术的主要研究内容,重构物体的三维模型也是分析、仿真的前提.应用模拟退火遗传算法设计和实现了三维物体表面重建算法.通过在遗传算法中融人退火处理操作,提高了种群的多样性,避免了遗传算法中存在的早熟收敛问题,有效地增强了算法的全局寻优能力.此外,提出了一种基于边的最小交叉多边形算法,提高了交叉操作效率.根据轮廓线拼接问题的特点,设计了针对性强的交叉、变异操作.实验结果表明,算法有效地提高了传统的全局法轮廓线拼接算法的效率.     

基于改进非支配遗传算法的DNA编码序列优化方法

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析了DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,并建立了相应的数学模型。通过将约束条件引入非支配排序过程,提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,该算法具有良好的收敛特性和种群多样性,能为可控的DNA计算提供可靠的编码序列。     

基于遗传算法求解两曲线间最短距离

针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法.该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索.并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体.最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的全局最优解.     

一种基于双线性链表结构编码的遗传算法

针对基于以往经典编码方式的遗传算法解决并行机大批量成组调度问题时的弊端,提出了一种基于双线性链表结构编码的遗传算法（DLGA）,并设计了相应的遗传算子。应用于某轮胎厂的硫化工序调度问题,进行了仿真分析。     

异常入侵检测系统虚警率问题研究

入侵检测系统的虚警率影响检测结果的可信性.通过分析入侵检测系统的可信问题及异常入侵检测系统的虚警率问题,提出了降低虚警率的方法:基于进程检测行为的入侵检测方法、多检测系统协作工作模式.重点描述了基于人工免疫思想,动态构建正常系统轮廓,抑制虚警率的方法,并对其进行了仿真实验.实验表明,本方法可以提高检测效率,有效降低系统虚警率.     

基于遗传算法的试卷生成系统的设计与实现

系统以教育测量理论为基础,分析了试卷生成的约束条件,采用离散型随机变量的二项分布函数建立难度—分数对应关系模型,并以此为依据,利用自适应遗传算法生成和优化试卷。通过调用WebEditor插件,模拟Word环境,实现试题和试卷的操作,使命题环境更接近于传统命题环境;根据频繁访问数据库的特点,利用Hibernate进行对象和关系之间的映射,提高数据库访问效率,具备一定的稳定性和可移植性。     

一种基于充要强度的优化规则发现方法

提出了一种基于信息系统的优化规则的提取方法,主要目的是提取信息系统中具有一定充要性的优化规则。首先,提出了充要强度并讨论了它的性质。其次,由于搜索空间的巨大和遗传算法的全局优化的特性,设计了使用遗传算法进行优化规则搜索的方法。最后,通过实验说明方法的有效性。     

无纸化考试系统自动组卷策略分析及改进

介绍了自动组卷的数学模型和几种常用的自动组卷策略,探讨了基于传统遗传算法的智能组卷策略,并在此基础上,重点研究了改进的型遗传算法组卷策略.     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．