基于合作式协同进化算法的神经网络优化

针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足，提出合作式协同进化遗传算法实现神经网络结构和权值同步优化方法．首先，结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点，给出种群分割方法；其次，为了实现结构和权值的同步优化，提出一种新的混合编码方法，并根据该混合编码方法设计新的交叉和变异算子；然后，根据编码结构、代表个体和合作团体之间的关系，提出一种新的结构优化方法；再次，给出进化过程所需代表个体选择、适应度构造方法等．最后，通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性．     

一种有效保真的等值线数字化方法

介绍了一种等值线数字化及简洁有效的保真方法.     

UML在某武器系统故障诊断专家系统中的应用

从专家系统的基本原理出发，采用统一建模方法，论述了该系统的知识表示、推理机制和体系结构、详细介绍了统一建模语言(UML)在某武器故障诊断专家系统中的具体应用，给出了系统的静态模型和动态模型，在利用UML进行故障诊断专家系统软件开发的应用方面作出了有益的探讨。     

数字城市遥感信息三维景观生成系统

数字地球是近几年提出的一个重要概念。与此相对应的是数字城市的概念。课题组及时进入了数字城市的研究前沿。该文阐述了数字城市遥感信息三维景观生成系统的初步研究成果,内容主要包括将空中拍摄的遥感图象进行模式识别形成和存储矢量数据,读取数据绘制三维景观,动态显示三维景观等,取得了比较好的效果。     

交互式遗传算法基于NN 的个体适应度分阶段估计

针对交互式遗传算法中人的疲劳问题，提出一种基于神经网络(NN)的个体适应度分阶段估计方法，给出了神经网络估计进化个体适应度与人的评价之问的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标，并分析了算法的复杂性．实例结果验证了该方法的有效性。     

基于MFC的OpenGL纹理贴图技术

OpenGL是一个开放的三维图形软件包，而Visual C 是目前主要的OpenGL开发工具。本文简要介绍了OpenGL的纹理贴图技术及其在MFC中的基本操作步骤。并通过最后的实例验证了纹理贴图技术在绘制真实感图形中的必要性。     

不同湿度混凝土动力抗压性能数值模拟分析

本文基于随机骨料建立了二维混凝土的细观数值模型,利用无厚度cohesive单元模拟界面层及基体的损伤,用弹性单元模拟孔隙水,并结合黏性效应、惯性效应,模拟分析了应变率和孔隙含水率对混凝土抗压强度、峰值应变和弹性模量的影响。结果表明:动力分析时混凝土组成材料采用静力参数,考虑了惯性效应与黏性作用后,数值模型可以很好地反映动力荷载作用下混凝土名义动力强度增长因子(DIF)、单轴压缩弹性模量和峰值应变随应变率增加而增加的宏观现象,以及随着孔隙含水率增加混凝土静动态抗压强度线性减小、DIF线性增加、率效应增强的变化规律。以应变率和孔隙含水率为参数,提出了以干燥混凝土静态抗压强度为基准的含水混凝土动态抗压强度的预测公式。     

基于特征迁移学习的综合能源系统小样本日前电力负荷预测

基于历史数据和深度学习的负荷预测已广泛应用于以电能为中心的综合能源系统中以提高预测精度,然而,当区域中出现新用户时,其历史负荷数据往往极少,此时,深度学习难以适用.针对此,本文提出基于负荷特征提取和迁移学习的预测机制.首先,依据源域用户历史负荷数据,融合聚类算法和门控循环单元网络构建源域数据的特征提取和分类模型;然后,利用该模型提取当前待预测目标域小样本的特征及其类别信息,进而给出基于特征相似度和时间遗忘因子的特征融合策略;最后,依据融合特征,给出基于迁移学习和特征输入的负荷预测.将所提算法应用于卡迪夫某区域的高中和住宅用电预测中,实验结果表明了该算法在综合能源系统小样本电力负荷预测中的有效性.     

基于电压暂降测量的配电网故障自动定位

文中提出了一种结合电力系统分析程序、数据库检索方法和模式识别技术自动识别的11kV配电网故障定位方法。该方法采用三相不平衡潮流和故障分析程序,对配电网各节点的故障进行分析生成电压暂降数据库,设计了数据库搜索和模式识别算法,以便配电网在发生实际故障时识别故障位置。利用电力系统EMTDC模拟器对该方法进行了评估和测试。实验结果表明,提出的线性模式识别算法能够识别所研究的11kV配电网的大部分故障区段。     

自适应分区多代理模型交互式遗传算法

为提高交互式遗传算法的性能.提出一种自适应分区多代理模型交互式遗传算法.该算法基于关键维分割进化初期的搜索空间,同时基于进化进程、逼近精度以及用户评价敏感度,自适应地分割进化中后期的搜索空间.在子空间上,采用多类代理模型学习用户对进化个体评价,并用于评价后续进化的部分或全部个体.将该算法应用于服装进化设计系统,实验结果表明,算法在种群多样性、减轻用户疲劳及用户对优化结果满意度等方面均具有优越性.