遗传算法在求解度约束最小生成树中的应用

提出采用遗传算法求解度约束最小生成树问题的思路,从问题的描述,用Prufer数对树进行编码及度的改进,到具体的算法描述,进行了详细说明,最后用实例分析验证了该算法的可行性,取得了令人满意的结果.     

基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法

为了解决主数据集成、web数据集成中的真值发现问题,提出了一种基于模糊偏序关系支持度计算模型的真值发现算法(FA-SDCM)。针对已有算法中,以描述相似度替代描述支持度进行计算,忽视了描述所含真值信息的不对称性问题,在分析描述本身特性的基础上,提出了描述蕴含概念,定义了基于模糊偏序关系的支持度计算模型,较好地解决了描述所含真值信息的不对称性问题。在考虑了数据源可信度及描述之间支持度对真值发现影响的基础上,基于迭代思想,提出了FA-SDCM算法。在Books-Authors数据集上进行实验,结果表明FA-SDCM算法比Vote算法与TruthFinder算法具有更高的准确率。     

语音模糊特征提取及码本训练算法

为克服低速率声码器因清浊音硬判决、粗判决而导致解码语音有帧过渡等不自然感的缺陷,在分析比较目前主流声码器编码算法中激励参数提取和量化算法的基础上,将模糊数学中的隶属度概念引入语音子带清浊音描述。提出了五维的浊音隶属度矢量概念,用于精细描述语音丰富的激励信息;阐述了浊音隶属度矢量的提取算法;提出了矢量量化码本的模糊聚类与LBG级联训练算法（F-LBG：Fuzzy-LBG）;采用提取算法提取、建立了浊音隶属度码本的训练样本集,采用F-LBG训练了浊音隶属度码本;将提取算法和F-LBG法训练得到的浊音隶属度码本分别应用于正弦激励声码器、混合激励声码器和同态声码器的语音编、解码仿真。结果表明,用浊音隶属度矢量描述合成语音激励信号的算法,具有较高的准确性和较强的噪声鲁棒性。     

基于真值发现的冲突数据源质量评价算法

针对目前冲突数据源的质量评价模型仅考虑准确度与精确度2个方面,没有考虑数据源提供错误描述与提供空值对数据源质量会产生不同影响的情况,通过将数据源提供的错误描述定义为主动错误,并将数据源没有为实体提供描述定义为被动错误,从主动错误、被动错误2个方面建立数据源质量模型.该模型以敏感度、明确度代替了准确度与精确度;为了处理多真值问题,预先合并数据源对实体的描述,并定义了合并描述的包含关系及包含度计算模型;在包含度计算模型的基础上,提出了基于描述包含度的冲突数据源质量评价算法(TFDQ).在通用数据集Books-Authors上的实验表明,与Vote算法、TruthFinder算法相比,TFDQ算法实验结果更接近真实情况.     

基于真值发现的冲突数据源质量评价算法

针对目前冲突数据源的质量评价模型仅考虑了准确度与精确度2个方面,没有考虑数据源提供错误描述与提供空值对数据源质量会产生不同影响的情况,通过将数据源提供的错误描述定义为主动错误,并将数据源没有为实体提供描述定义为被动错误,从主动错误、被动错误2个方面建立数据源质量模型.该模型以敏感度、明确度代替了准确度与精确度;为了处理多真值问题,预先合并数据源对实体的描述,定义合并描述的包含关系及包含度计算模型;在包含度计算模型的基础上,提出基于描述包含度的冲突数据源质量评价算法(TFDQ).在通用数据集Books-Authors上的实验表明,与Vote算法、TruthFinder算法相比,TFDQ算法实验结果更接近真实情况.     

一类混合制造系统的建模与控制

研究了一类单阶段混合制造系统的建模、分析与调度问题，这类系统既包含离散事件动态，也包含连续时间动态，前者用排队网络描述，后者用微分方程描述。不仅考虑了这类系统的最优控制问题，而且考虑了工件进入生产线的最优时间，并用一个复杂的优化模型描述，同时给出了一个两层优化方法，内层给出对给定工件序列的最优控制，而外层用一改进的遗传算法求解工件进入生产线的最优时间序列。若干仿真实例说明了算法的有效性。     

基于模糊集和Otsu理论的PCB图像分割算法

针对印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的图像分割问题,对Otsu法进行了改进.即首先用基于Otsu法的双阈值分割方法分割出所需的模糊区域;然后根据PCB图像的特点,运用模糊集理论描述不良问题的能力,构造出图像的隶属度函数;最终形成了基于模糊集和Otsu的分割算法.利用该算法对各种PCB图像进行了分割实验,实验结果表明:该算法对PCB图像具有良好的分割效果.     

刀具耐用度变动系数的BP神经网络预报技术

采用改进ＢＰ算法，建立了刀具耐用度变动系数的神经网络预报模型，研究表明，该模型适合于描述刀具耐用度变动系数切削条件参数之间复杂的非线性函数关系，并可以对不同切削条件下的刀具耐用度变动系数进行正确预报。     

刀具耐用度变动系数的BP神经网络预报技术

采用改进的ＢＰ算法，建立了刀具耐用度变动系数的神经网络预报模型．研究表明，该模型适合于描述刀具耐用度变动系数同切削条件参数之间复杂的非线性函数关系，并可以对不同切削条件下的刀具耐用度变动系数进行正确预报     

基于蚁群算法的不确定条件下的Job Shop调度

蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法，该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路，引起了众多学者的研究兴趣，将蚁群算法引入不确定处理时间的Job Shop调度，用三角模糊数描述不确定处理时间，建立不确定处理时间的调度模型，在模糊数排序方法的基础上，用改进后的蚁群算法进行求解，仿真结果验证了本文提出的算法的有效性，考虑了算法中的参数选择对算法的求解结果的影响和模糊集的扩散程度，并就结果进行了讨论。     

人工神经网络和遗传算法在导热反问题中的应用

论述了导热反问题在工程实际中的重要性,分析了引入新算法的必要性,简要介绍了人工神经网络和遗传算法;给出了用人工神经网络和遗传算法求解导热反问题的理论基础,建立了用两者求解导热反问题的数学模型,并对作者前期研究的求解结果做了必要分析．综合分析和前期研究结果表明将人工神经网络和遗传算法应用于导热反问题具有重要的理论意义和应用价值,有可能形成一个新的交叉学科,必将对导热反问题的研究起到巨大的推动作用．     

随机经济系统的最优估计与控制

本文是在研究“随机经济系统最优预测”、“动态投入产出与经济系统最优控制”等问题基础上,进一步研究随机经济系统的最优估计与最优控制问题,利用Kalmao现代滤波理论导出了随机线性经济系统状态的最优估计,利用Bellman动态规划原理导出了线性二次经济系统的最优控制规律。由估计定理及最优控制律给出了随机线性经济系统最优估计与最优控制的一套算法。最后给出一个随机经济计划的例子。     

数字图像处理技术在核医学中的应用研究

本文分析了核医学图像的形成过程及特点，提出了用现代图像处理技术处理核医学图像时存在的不足。根据核医学图像的特点，给出了核医学图像的平滑对比度拉伸处理算法。最后给出了模拟冷区病灶的处理效果。     

基于遗传算法的卫星制导炸弹次最优制导律设计

为了满足卫星制导炸弹大着地角的弹道要求,基于遗传算法进行了次最优制导律的设计.建立了卫星制导炸弹运动状态方程,在此基础上导出了次最优制导律的表示形式,确定需要讨论的参数;结合遗传算法,进行建立种群、复制、交叉、变异等操作,经过迭代得到优化参数.利用设计所得的制导律进行了卫星制导炸弹六自由度全弹道仿真,与使用比例导引律的计算进行了比较,弹着角增加了60%,效果显著.由于遗传算法对问题的种类具有鲁棒性,该方法可以应用于各种带约束条件的次最优制导律的设计.     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

Comparative Study of Radial Basis Functions for PDEs with Variable Coefficients

径向基函数求解变系数偏微分方程的比较研究

王福章^1,2,李丛丛³,郑克红⁴

（1. 徐州工程学院 数学与统计学院,徐州 221018;

2. 淮北师范大学 数学科学学院, 淮北 235000;

3. 澳门大学 数学系, 澳门 999078,中国

4. 南昌工程学院 水利与生态工程学院, 南昌 330099）

摘要：径向基函数在数值模拟偏微分方程过程中起着重要作用。由于径向基函数不需要网格划分,因此径向基函数是求解各种类型偏微分方程的一个非常强大的工具。本文利用三种常用径向基函数：Multiquadric、圆锥(Conical)和高斯(Gaussian)径向基函数,求解变系数偏微分方程。数值结果表明,这三种径向基函数对于许多问题都的求解具有较好的数值模拟结果。此外,圆锥径向基函数比其余两个径向基函数具有更稳定的数值模拟结果。通过比较三种常用的径向基函数,可以获得最佳的求解精度。

关键词：径向基函数,偏微分方程,变系数

     

Subgradient Extragradient Methods for Equilibrium Problems and Fixed Point Problems in Hilbert Space

Hilbert空间中平衡问题和不动点问题的次梯度外梯度方法

尹璐璐和刘红卫

（西安电子科技大学 数学与统计学院,西安 710126）

中文说明：

基于惯性方法和次梯度外梯度方法,本文提出求解拟非扩张的不动点问题和伪单调平衡问题公共解的两种算法。为了提高收敛速度,减少计算量,证明第一种算法是弱收敛的,而第二种算法使用了改进版的 Halpern 迭代来获得强收敛性。最后通过几个具体问题的数值实验以及与其他算法的对比验证了所提算法的优越性。

关键词：次梯度外梯度方法;惯性方法;伪单调平衡问题;不动点问题;Lipschitz型条件

     

在单片机中实现自适应滤波算法的分析

通过对自适应滤波算法的分析,揭示了自适应滤波算法的本质特性,实现了自适应滤波算法在单片机中数字信号处理算法,为低功耗技术在信号处理中的应用提供了一种方法。     

多目标遗传算法的收敛性研究

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,多目标优化算法已有的研究大多为算法的设计和数值实验效果的比较,理论研究则很少,本文作者给出了一种求解多目标优化问题的新遗传算法（RMOGA）,并用Markov链的理论对RMOGA的收敛性进行了研究,其结果表明RMOGA依概率收敛到问题的Pareto前沿面.     

TD-SCDMA中下行引导时序搜索算法研究与比较

针对TD-SCDMA子帧结构的特点,研究了现有的5种下行引导时序搜索算法,并分析了各种算法的运算效率。最后,对各种算法进行了简要比较。