局部线性调和下的归纳式半监督分类算法

很多基于图的半监督分类算法是直推式的,即只解决了训练集上的数据标记,没解决新数据的标记问题.本文根据局部线性调和(LLC),提出一种归纳式丰监督分类算法SLLC.该算法采用混合模型建模原始数据,通过局部逼近确保标记平滑,利用分块的仿射变换实现了近似平滑的非线性映射.实验结果证实了本文算法的有效性.     

Aug-PDG: 带不等式约束凸优化算法的线性收敛性

原始-对偶梯度算法广泛应用于求解带约束的凸优化问题, 大部分文献仅证明了该算法的收敛性, 而没有分析其收敛速度. 因此, 本文研究了求解带有不等式约束凸优化的一类离散算法, 即增广原始-对偶梯度算法 (Aug-PDG), 证明了Aug-PDG 算法在一些较弱的假设条件下可以半全局线性收敛到最优解, 并明确给出了算法中步长的上界. 最后, 数值算例证实了所得理论结果的有效性.     

线性联想存贮器在自动控制中的应用

简介线性联想存贮器的工作原理和实现方法,它们已应用于光通讯、谱分析、衍射光学、射电天文学、电子显微术等与信息处理、图像恢复或图像识别相关的近代光电子技术领域、然而本文该方法在自动控制建模中的应用是一种新的尝试,尤其是对复杂对象的研究,我们把它与神经网络法比较,发现在非线性对象的线性化过程,它具有花时更省、精度更高和鲁棒性的特点,也讨论了计算机模拟实验,结果由图表示。     

基于线性搜索的混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

提出基于线性搜索的混沌优化方法,利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题。仿真结果表明,该算法简单易行,求解精度、收敛速度和可靠性较高,是解决优化问题一种有效方法。     

线性间隙单元在工程中的应用

针对非线性的接触问题,使用MSC Nastran的线性间隙单元给出合理的求解方案,并应用于工程设计的实践中,通过对有限元模型分析的结果,为结构优化和强度分析提供重要依据.     

PlantScape在油品储运监控管理中的应用

结合Honeywell公司的PlantScape系统在天津石化公司化工厂油品车间的实际应用,对PlantScape的基本结构进行说明,及其在油品储运计算机监控系统中的结构形式及实现的功能进行了介绍。     

基于粒子群优化算法的神经网络在油品质量预测中的应用

粒子群优化算法是基于群体智能的全局优化技术,它通过了粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。其优势在于操作简单,容易实现。文中将粒子群算法和神经网络进行融合,优化神经网络的权值和域值,充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,并与改进的BP算法进行了比较 。油品质量预测的实例表明,将粒子群算法用于神经网络的优化,收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单。     

线性约束非线性函数全局优化算法的研究

提出了一种适于处理线性约束条件下非线性规划问题的λ编码稳态遗传算法(λSSGA).首先对线性可行域进行凸分析后将原优化问题I转化为一个仅包含可行域极点信息的等价问题II.问题II具有小边界的约束条件,通过采用特定的凸交叉算子、交换变异算子和倒位算子可以保证算法在遗传操作的过程中不会产生无效的编码,而且能在概率意义上保证λ编码模式在整个可行解空间上充分可达.其次从理论上推导出了得到线性可行区域全部极点的方法,证明了问题I和问题II的等价性.仿真结果表明λSSGA算法在具有较快的收敛速度和精度的同时,还可以有效地维持群体的多样性,得到问题全局的最优解.     

鲁棒H∞保成本控制在污水处理系统中的应用

以某污水厂污水处理系统为例,设计了活性污泥系统的一种鲁棒H∞保成本控制模型.对其进行了动态性能分析,确定了状态反馈控制策略,并改善了系统的稳定性.最后,应用所设计的鲁棒H∞保成本控制器进行仿真研究,结果表明本文设计方法的可行性及有效性.     

改进遗传算法在烧结法氧化铝生料浆优化调配中的应用

由于烧结法氧化铝配置生料浆过程中不确定性因素多,成分分析滞后,造成生料浆出磨合格率低,一般需经调配使生料浆质量指标符合工艺要求。本文建立生料浆调配过程的优化模型,针时模型中的多目标函数以及非线性约束特点,提出一种结合惩罚策略的改进遗传算法进行寻优。工业应用表明应用该算法能快速有效求得最优调配方案。     

基于改进CAPSO的原油管道调合多性质优化方法

在仔细研究原油管道调合工艺基础上,提出一种基于改进有约束自适应粒子群优化(CAPSO)算法的原油管道调合多性质优化方法;首先,基于原油调合规则库、优化预处理及设备实际工作能力约束,建立了多原油多性质优化模型;然后,根据原油调合目标,通过CAPSO算法对优化模型进行快速、准确的优化计算,获得多种组分原油的最优配比;投运效果表明,系统能够自动、高效计算出原油调合的最优配比,避免人工计算所造成的一致性差,计算效率低并且不易获得最佳配比的问题,有效提高了加工设备的生产效率。     

一种GA算法的改进及其实现

提出最优结果记录的GA改进算法,使用MATLAB语言编制了GA及其改进算法的实现程序,用无人驾驶汽车智能控制器设计检验了改进算法的有效性。     

基于GA的ANFIS在函数拟合中的应用

本文介绍了一种遗传算法(CA)优化自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的方法,并采用基于GA优化ANFIS方法,拟合非线性多峰函数,同时分析了这种方法的拟合能力和预测能力.实验结果表明,加入GA优化后的ANFIS具有更加优秀的拟合能力和预测能力,更适合于用来建立复杂参数问的非线性映射关系.     

遗传算法和小波分析在函数优化中的运用

对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用传统优化方法较难求解,而遗传算法却可以方便地得到较好的结果。本文分别用传统寻优算法和遗传算法对Rosenbrock函数作了测试比较,证明了遗传算法优于其他优化算法的全局寻优能力。对遗传算法寻优的标准偏差数据作小波分析,得到一些新颖的结果。     

遗传算法在WSN路由协议设计中的研究与应用

和传统无线网络的节点相比,无线传感器网络的节点有其特殊的地方:电源能量有限,通信能力有限以及计算能力有限,网络拓扑结构更加不稳定,这些特性使得以前研究很多的无线自组织网的网络路由协议不能直接应用于无线传感器网络.提出基于遗传算法思想来设计和优化无线传感器网络的路由协议,使得源节点和目的节点之间以及中间节点之间存在多条最佳路径,节点在进行路由选择的同时,最大限度来保证网络各节点的总体能量消耗最少,最终保证整个网络的残存性能有进一步的提高.     

基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法

本文提出了一种基于根分布理论和遗传算法的求复系数多项式全部根的算法。     

遗传算法在双圆隧道工程智能咨询系统DT_DSS中的应用

DT_DSS是一个利用多种数据计算模型对现有施工数据进行分析,根据分析结果指导后期施工的智能咨询系统.遗传算法是DT_DSS中众多数据计算模型当中的一种,它主要用于实现预测和控制地面沉降及设计轴线的作用,从而保证后期施工的安全.本文介绍了遗传算法的基本知识,并详细分析它在双圆隧道工程智能咨询系统DT_DSS中的设计实现与应用.     

神经网络在水泥生料配料中的应用

水泥生料配料系统具有多变量、大滞后和非线性的特点 ,采用传统的配料调优方法很难见效。人工神经网络具有很强的非线性映射、特征抽取和容错能力 ,为解决这类问题提供了新的思路。文章根据水泥生料配料的工艺要求 ,采用BP算法建立起能够较好地预测水泥生产质量的神经网络模型 ,以实现生料配料的调优操作。     

FODCS在原油外输首站的应用

本介绍了原油外输首站的工艺流程以及FODCS在原油外输首站的应用，着重介绍了监控系统数、硬件配置以及策略组态。     

遗传算法在传感器非线性自校正中的应用

应用遗传算法求解智能传感器的自校正系统中待定常数值,它可以很好地解决当噪音存在时,传统自校正系统求解过程中方程遇到矩阵的病态问题,从而实现传感器特性的线性化。