基于蚁群算法的矿井救援最短路径研究

针对羊场煤矿,选取巷道节点,根据节点坐标,计算巷道实际长度和当量长度,构建当量长度邻接矩阵,基于蚁群算法和MATLAB仿真平台,得到救援最短路径及距离,并对结果进行优化,确保救援工作遍历所有巷道,给出了实际可行的救援方案,为今后的救援工作提供理论指导。     

面向大学生心理问题分析的数据挖掘应用

当前已经进入大数据时代,数据挖掘是在大量的数据中提取有用的有价值的知识。本文结合高校学生心理测试产生的数据,采用ID3算法构造决策树分析预测大学生心理健康状况,为学校的心理辅导工作提供参考依据。     

基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。     

基于GAPSO算法的转台齿轮传动多目标优化研究

针对某航空发动机叶片五轴加工机床转台传动系统多目标优化设计问题,以五轴加工机床转台的齿轮总体积和总重合度建立了目标函数,在齿轮的接触应力和弯曲应力为约束条件下建立了优化数学模型。提出了结合PSO算法与GA算法各自优点的GAPSO方法,利用GAPSO算法既有GA算法的强大全局搜索能力又有PSO算法的快速收敛能力的特点,求解了转台齿轮传动系统的多目标优化数学模型,并分别使用PSO算法、GA算法对数学模型进行了寻优求解,最后将3种算法的结果进行了对比分析。研究结果表明:相比PSO算法与GA算法,GAPSO算法的优化效果最佳,转台的齿轮传动系统体积减少27.26%,重合度增加8.10%;优化目标实现了转台的轻量化与提高传动平稳性的目的,为转台的齿轮传动系统的多目标优化设计提供了理论依据。     

三维装箱问题研究现状与展望

装箱问题自1830年被提出以来就是学术界研究的重要领域,三维装箱问题是装箱问题中最复杂的一种。结合前人研究成果,将三维装箱问题按照多层次进行了详细的分类解读。系统地整理了三维装箱问题建模的三大要素:前提假设、目标函数、约束条件。同时提出了求解三维装箱问题的5类方法。统计了近年来几十篇文献,结合这些文献,对上述的问题分类、建模要素、求解方法等做出统计。最后针对目前三维装箱研究存在的问题和短板,为使三维装箱问题的研究可以更好地与实际工程问题相结合,提出了三点展望。     

基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。