改进萤火虫算法在地区水资源优化配置中应用研究

针对某地区水资源供需现状,引入萤火虫算法,并相应改进萤火虫算法匹配水资源配置模型求解,研究了改进计算步长、权重值、压缩因子等方法的萤火虫算法,以Ackley、Sphere、Rastrigin三个目标函数对比求解进度及收敛速度,该水资源模型适合压缩因子改进萤火虫算法。该算法在水资源优化配置模型中求解应用提供一定参考。     

风机基础预应力锚杆长期运行特性研究

风机运行过程中锚杆长期特性对风机安全运行和风电场效益的发挥、锚杆预应力设计及维护 策略的制定均具有十分重要的意义。本文通过开展锚杆试件应力松弛试验和风机基础锚杆预应力监 测,研究相应加载条件下室内及现场锚杆长期运行特性,结合室内试验、现场监测及相关研究成果,分析 了风速、风向、大体积混凝土收缩徐变及温度等外部环境因素对现场锚杆长期运行特性的影响。通过对 监测数据拟合,获得表征锚杆长期运行特性的预应力及预应力保留百分比与时间函数关系,并对相应函 数的代表性进行了评价。     

融合特征关联性的深度哈希图像表示方法

针对深度描述子无法提供图像特征之间关联性的问题进行了研究,提出了一种融合特征关联性的深度哈希图像表示方法,这种方法将深度描述子之间的关系融入到图像内容的描述中,用于提高图像检索性能。首先,通过预训练网络生成图像的特征映射,并在此基础上提取出深度特征描述子。然后,将深度特征描述子映射为深度视觉词,从而用于深度视觉词的频繁项集发现。接下来将离散值的深度视觉词图像表示和哈希值的频繁项集图像表示连接生成图像表示。最后,算法通过图像类内、类间的相似性关系构造优化,得到最优的阈值,用于将图像表示变为哈希值。实验中,将提出的方法与一些优秀的图像表示方法在holiday、Oxford和Paris图像集的图像检索任务中进行了性能比对,用于证明此方法的有效性。     

全局优化的蝴蝶优化算法

针对基本蝴蝶优化算法中存在的易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,提出一种全局优化的蝴蝶算法,引入limit阈值来限定蝴蝶优化算法陷入局部最优解的次数,从而改变算法易陷入早熟的问题,结合单纯形策略优化迭代后期位置较差的蝴蝶使种群能够较快地找到全局最优解;将正弦余弦算法作为局部算子融入BOA中,改善迭代后期种群多样性下降的缺陷,加快算法跳出局部最优。在仿真模拟实验中与多个算法进行对比,结果表明改进算法的寻优性能更好。     

结合灰色理论的人工神经网络方法 在水质预测中的应用

针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出了采用灰色预测法、人工神经网络(BP神经网络、径向基神经网络、广义回归神经网络)以及两者组合的方法对水质动态预测进行研究。以太湖流域嘉兴斜路港监测断面为例,并依据后验差检验比值c及小概率精度p对模型预测效果进行了分析。结果表明,对年内预测,通过广义回归神经网络的动态预测值平均相对误差为0.61%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率大于0.7;采用灰色结合广义回归神经网络的方法对水质pH值进行预测,平均相对误差仅有0.85%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率等于1。研究结果还表明,对年际预测,灰色结合BP神经网络和灰色结合径向基函数神经网络的动态预测值平均相对误差分别为0.57%和0.80%,其后验差比值都小于0.5,小概率误差都为0.9,大于0.8。     

基于GEP的高速公路通行费预测方法研究

高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。然而,通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。本文针对复杂的高速公路通行费预测问题,建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系,准确地刻画通行费收入随时间的发展规律。此外,针对节假日期间通行费减免政策的影响,提出了有效的修正模型。最后,本文采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验,对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型,结果充分验证了本文算法的有效性和准确性。     

蛋白质-RNA对接中打分函数设计及RNA结合位点识别研究进展

分子对接是目前研究蛋白质-RNA相互作用与识别的有效方法之一.其中,打分函数的合理设计与分子结合位点的准确识别对成功预测蛋白质-RNA复合物结构至关重要.结合小组的工作,对用分子对接方法预测蛋白质-RNA复合物结构中所涉及2个关键性问题(即分子对接打分函数的设计和RNA结合位点的预测)及研究进展进行了回顾,并对几种常用的方法进行了比较.最后分析了这两方面研究目前所存在的主要问题,并对未来的发展方向进行了展望.     

基于Teager能量算子和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法.先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征.通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性.     

云存储中加密数据的自适应重复删除方法

为了保护个人隐私,用户倾向于在数据上传至云服务器之前将其加密. 相同的明文数据被加密成不同密文数据,使云服务器无法识别出重复的加密数据. 现存的解决方案多数倚赖可信第三方,且没有划分数据流行度,导致安全性与执行效率较低. 提出一种无需可信第三方的自适应重复删除方法.利用完美散列函数检查数据的流行度,使用口令认证密钥交换协议与同态加密安全传递数据的加密密钥,在保证用户数据隐私的前提下进行安全的重复数据删除. 与现有其它方案相比,安全性与实用性更强. 实验和仿真证明了方案的高效性.     

CAPRI第32～37轮竞赛中蛋白质复合物结构的预测和评估

为了探究蛋白质复合物的结构与相互作用,建立了蛋白质的分子对接方法,从2014年起参加蛋白质复合物结构预测竞赛的预测和打分竞赛.该方法首先采用结构模建方法预测单体蛋白质分子的结构,通过快速傅里叶变换进行全空间构象搜索.然后,优化蛋白质复合物构象,并采用全原子统计势函数进行评价.总结第32~37轮CAPRI竞赛结果发现,该方法在T104、T105、T111和T118比赛中挑选出了L_(RMSD)小于2.0×10~(-10)m的近天然结构.通过对比其他国际优秀课题组的方法,分析预测和打分比赛中取得的成绩和不足之处,并为后续的研究提出了改进方案与建议.