基于模拟退火策略的逆向蚁群算法

为克服现有蚁群算法运算过程中收敛速度慢, 易出现停滞现象等缺点, 提出了一种结合模拟退火策略的改进算法。利用向原始蚁群中引入逆向蚂蚁, 并结合模拟退火思想确定蚁群中逆向蚂蚁的数目, 来提高算法的适应性。将该算法应用于旅行商问题的求解, 仿真试验结果表明该算法的收敛速度和全局寻优能力都得到很大的改善。     

多通道长短期记忆卷积网络的风速预测

为提高风速的预测性能,提出了多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法。预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组成。各子网络选择不同长度的历史数据作为输入,分别实现未来风速值的计算,避免了单一网络输入数据长度参数难以确定的问题。卷积网络将各子网络的计算结果进行卷积、最大池化操作,并通过全连接层计算风速序列的预测值。为避免预测误差累积及漂移,利用误差动态补偿方法对预测值进行校正,获得最终的预测结果。多通道长短期记忆卷积网络可用于风速的超短期预测中,仿真实验结果表明,与现有基于深度学习的预测网络相比,该网络能够更好地拟合实际风速序列的变化趋势,表现出更优的预测性能。     

多阶微分环形模板匹配跟踪方法

基于环形模板结构提出一种新的模板匹配跟踪方法,在匹配准则函数中增加了图像的多阶微分匹配信息,在确保算法具有旋转不变性的前提下,可有效提高算法识别的准确性.匹配模板中的像素按环形结构排列,环形结构的中心对称性确保了算法具有旋转不变性.根据图像的灰度值可计算图像的各阶微分值,匹配准则函数由灰度匹配值和各阶微分匹配值共同构成.微分匹配信息中包含了图像的细节信息的匹配结果,因此可提高算法识别的准确性.仿真结果表明:该方法可应用于序列图像的目标识别,在背景复杂或目标发生较大旋转变化的情况下,该方法的识别性能明显优于传统方法.     

混沌优化与模糊控制在混沌控制中的应用

为了解决延迟反馈控制中参数难以选取的问题,将混沌优化和模糊控制的方法应用到混沌系统的延迟反馈控制中,采用混沌优化方法确定出延迟反馈控制的延迟时间,利用模糊控制技术确定出控制刚度等参数,从而得到延迟反馈控制方法的参数.同时,利用本文算法,可以一次确定出混沌系统的多个不稳定周期轨道的周期.仿真结果验证了本文算法的有效性.