双林绫机和双林绫绢

江南古老的小镇双林，明清时已成为远近闻名的丝织业重镇，居民多以丝绸生产为业。本文对双林绫机的构造和原理，以及双林绫绢的品种和纹样等作了介绍。     

量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法

为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。     

自适应Bloch球面的量子遗传算法

在基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法的基础上,提出一种自适应Bloch球面的量子遗传算法。该算法按两种方式自适应地选取Bloch球面的一部分进行搜索：沿经线方向选取和沿纬线方向选取,并在理论上证明了这两种选取方式都能够包含所求连续优化问题的所有可行解。在对选取的Bloch球面进行搜索时,提出了近似等面积搜索的方法,进而推导出两个相位转角大小之间的反比例关系,染色体的变异操作也作了相应的修改以适应选取区域的限制。实验表明该算法在搜索能力方面与基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法基本相当,但优化效率方面有明显提高。     

信号稀疏分解的人工蜂群-MP算法

研究过完备原子库信号分解优化算法问题,信号的稀疏表示在信号去噪、信号压缩等方面有明显的优势。但因稀疏分解计算量巨大需要较长的计算时间,难以满足实时性要求,在实际应用中受到极大的限制。为此提出人工蜂群算法,具有需要设置的参数少、收敛速度快、鲁棒性强等优点,快速寻找匹配跟踪过程中每一步的近似最佳原子,对信号进行有效地稀疏分解。改进传统迭代的终止条件,以克服传统的迭代终止条件难以选择合适迭代终止阈值的问题,实现信号快速稀疏分解。实验结果表明,改进算法对信号的稀疏分解质量与粒子群算法和遗传算法相当,但运算速度均优于粒子群算法和遗传算法。