社会网络信息的本体论建模与可视化

本体论是共享概念模型的明确的形式化规范说明,基于本体论对社会网络信息建模能够提供客观存在的本质认识,发挥本体论在信息表示与组织上的优势.提出一种针对社会网络信息的领域本体模型,将社会网络信息领域的客观存在抽象为3个主要本体:行动者、关系网络和群组,能够方便地定义各种社会网络分析与可视化方法,为社会网络信息可视化应用提供支持.着眼于社会网络结构分析中的需求,在上述模型框架下提出了基于规则对等组的群组分析方法和基于群组、角色分析的力导引布点算法.最后结合恐怖活动信息可视化实例,阐述了文中提出的领域模型与可视化方法的应用.     

二进制粒子群算法在路径规划中的应用

全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

Flow shop问题的嵌套分区优化调度方法

介绍了嵌套分区算法(NP)的基本思想, 并用于求解流水作业优化调度问题. 算法用嵌套分区树来描述流水作业调度问题, 对可行域进行系统性分区, 然后集中搜索有优良解的区域. 在每一步迭代中, 算法跟踪最有希望的分区, 并结合启发式算法和邻域搜索来实现分区转移. 仿真实验表明, 该算法比单纯的启发式算法和邻域搜索有较好的寻优能力.     

混合编码免疫算法在船舶载重计量的应用

提出一种混合编码免疫辨识算法, 并应用于船舶载重货物计量的模型辨识. 该算法结合免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法, 将抗体编码为模型结构树编码与模型参数编码的组合, 通过对抗体结构与参数的免疫操作, 实现全局寻优及非线性模型的结构与参数的一体化辨识. 算法不依赖对象的先验知识, 辨识的模型结构简单、易于理解. 仿真及船舶载模型的辨识应用验证了本算法的有效性及较强的非线性逼近能力.     

一种水下机器人运动的过程神经元控制

过程神经网络是传统神经网络的拓展, 增加了一个对于时间的聚合算子, 从而更好地模拟了生物神经元的信息处理机制. 这是由于水下机器人运动控制系统的输入、输出均是随时间连续变化的过程量. 结合S函数和预先规划思想, 建立水下机器人过程神经元的运动控制模型. 仿真试验证明,该新型控制模型, 对于水下机器人的运动非线性控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点.     

求解弹头散布均匀度的分布估计算法

未来空域窗射击体制是一种新型的高炮射击体制, 这种射击体制对近程防空反导具有显著的效果. 在对未来空域窗进行设计和评价时, 必须计算未来空域窗内弹头散布的均匀度, 并要求算法具有全局收敛以及解的精度高. 文章描述了未来空域窗弹头散布均匀度的问题, 提出了一种求解弹头散布均匀度的分布估计算法; 然后, 提出了一种变焦算法用来提高算法的搜索效率和解的精度, 并给出了混合算法的流程图. 仿真结果表明, 混合算法具有全局收敛、解的精度高以及搜索效率高的优点, 适合于在实际工程中用来求解弹头散布均匀度.     

基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点.     

头驱动句法分析中的直接插值平滑算法

在头驱动句法分析模型下,基于经典插值平滑算法,提出了以统计空间中平均事件数为基础的直接插值平滑建模原则,并应用经典的误差理论分析了该原则的合理性.基于该原则并借鉴语言模型中其他插值平滑算法对模型的零点进行假设的方法,在头驱动句法分析模型下,重新构造了4种平滑算法.实验数据显示,新平滑算法在高于经典平滑算法性能的同时,显著降低了自由参数的扰动程度,从实验的角度证明了该平滑建模原则的有效性.     

一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.     

一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法

针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.