SQP-GA混合遗传算法在接地网腐蚀诊断中的应用研究

针对应用在接地网腐蚀诊断中基本遗传算法(genetic algorithm,GA)局部寻优能力较差现象,提出了一种改进的遗传算法,即序列二次规划-遗传算法(sequential quadratic program-ming-genetic algorithm,SQP-GA)。SQP-GA混合遗传算法引入序列二次规划(sequential quadraticprogramming,SQP)算法作为基本GA的局部搜索算子,有效地提高了基本GA的性能,该混合算法充分利用了序列二次规划法的强大的局部搜索能力和遗传算法优秀的全局寻优能力,使得诊断结果得到改善并且减少仿真时间。通过ATP-Draw软件模拟一个41节点、61支路实例接地网进行腐蚀仿真实验,仿真结果表明,SQP-GA混合遗传算法在接地网腐蚀诊断中的收敛速度与寻优精度均优于基本GA,验证了该算法的有效性。     

面向函数型数据的快速特征选择方法*

函数型数据的特征选择是从庞大的函数信息中选出那些相关性小、代表性强的少部分特征,以简化后期分类器的计算,提高泛化能力.由于特征选择方法用于函数数据分类效果并不理想,文中提出面向函数型数据的结合主成分分析法和最小凸包法的快速特征选择(FFS)方法,可以快速获得稳定的特征子集.此外,考虑到特征之间可能存在相关性,将FFS的结果作为其它方法的初始特征子集,故融合FFS与条件互信息方法.在UCR数据集上的实验证明FFS的有效性,并通过对比实验给出在不同时间代价和分类精度需求下的方法选择策略.     

面向函数型数据的动态互信息特征选择方法*

函数型数据将观测到的数据作为一个整体,关注数据自身的内在结构而不只是数据的呈现形式,相较于传统的数据包含了更多的信息,因此对函数型数据的分析和研究具有重要的价值。在函数型数据分析中,特征选择也是一个需要解决的问题。提出了一种面向函数型数据的动态互信息(dynamic mutual information,DMI)特征选择方法,充分考虑数据的内在特征,运用互信息将特征进行排序和动态选择,不仅可以获得稳定的特征子集,而且充分考虑了样本在特征选择中的作用,较好地避免了信息的冗余。进一步提出了一种动态条件互信息(dynamic conditional mutual information,DCMI)特征选择方法,在动态特征选择的过程中,考虑到已选特征会对后续的特征选择产生影响,引入条件互信息,将已选特征对待选特征的影响进行量化表示,更恰当地描述特征与特征集合之间的关系。在UCR数据集上的实验结果表明,DMI方法和DCMI方法进行特征选择得到的特征子集规模小且分类精度高。     

基于X3D光照效果节点的应用

Web3D联盟发布的X3D标准作为下一代面向互联网的三维图形描述规范,已经被ISO批准成为国际标准,越来越广泛地应用于教育、环境艺术展示、虚拟现实等方面.该文从介绍虚拟现实技术的发展情况人手,利用X3D规范的文件结构和语法结构,介绍X3D规范中对现实世界光源摸拟的实质和在虚拟现实场景中实现的方法,对于提高环境艺术场景的...