基于稀疏正则化和变量分裂的图像去模糊

传统的图像去模糊方法易产生振铃和边缘模糊等“伪像”效应,针对这一问题,采用非光滑的正则项约束图像在稀疏字典下表示系数的稀疏性,并引入非负约束项,提出了图像的稀疏正则化去模糊模型。进一步,基于交替方向拉格朗日乘子算法,提出了求解该模型的多变量分裂迭代快速算法,将复杂问题求解转化为三个简单子问题的迭代求解,降低了模型求解的复杂性。实验结果表明,所提出的去模糊模型及其快速算法相对较好地保持了图像的结构特征和平滑性,并降低了计算复杂性。     

一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用

为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法.数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性.     

PSO优化在模糊联合补充问题中的应用

对用PSO算法解决需求为不确定的联合补充问题进行了研究。运用模糊规划方法处理需求为模糊变量的联合补充问题,得到了作为求解目标的模糊数学模型;采用PSO思想对该模型进行分析,转化为PSO问题模型,制定出算法流程,并用数值实例验证了提出的粒子群优化模型和求解算法的有效性;对随机生成的大量数据进行处理,结果证明问题规模相同时该算法较遗传算法具有更高的效率。     

基于双线性模型的动态系统优化和参数估计集成方法

针对双线性模型与实际系统之间的差异，提出一种基于双线性模型求解非线性动态系统最优控制的迭代算法。该算法通过重复求解修正的基于双线性模型的优化控制问题和参数估计问题，获得实际系统的最优解。同时提出求解修正的基于双线性模型的优化控制问题的一种新的分解方法，克服了非线性和双线性两点边值问题求解的困难。仿真例子表明该算法的有效性和实用性。     

二冷配水优化建模与混合自适应粒子群算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题;依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法;由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果;研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力;将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题;该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。     

基于免疫算法的应用层组播路由算法

分析了应用层组播路由问题,并在应用层组播模型ALMI的基础上,改进了LRRB模型的负载均衡策略,建立了一种新的满足多约束条件的应用层组播路由模型;提出了该模型中求解应用层组播树的免疫算法,并对该算法进行了分析。分析和仿真实验表明,该算法有良好的效果。     

一种基于分析稀疏表示的图像重建算法

TV-Wavelet-L1（TVWL1）模型因包含全变分（Total-variation,TV）和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高重建图像主客观质量。     

一种求解无约束优化问题的非单调信赖域算法

提出了非单调信赖域算法求解基于锥模型的无约束优化问题,该算法在求解信赖域子问题时充分利用了当前迭代点的一阶梯度信息。提出了一个新的信赖域半径的选取机制,并和经典的信赖域方法作比较分析。设定了一些条件,在这些假设条件下证明了算法是整体收敛的。数值实验结果表明,该算法对基于锥模型的无约束优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。     

分数阶原始对偶去噪模型及其数值算法

目的：本文结合分数阶微积分理论和对偶理论,提出了一种与分数阶ROF去噪模型等价的分数阶原始对偶模型。从理论上分析了该模型与具有鞍点结构的优化模型在结构上的相似性,从而可使用求解鞍点问题的数值算法求解该模型。方法：使用求解鞍点问题的基于预解式的原始对偶算法对提出模型进行求解,并采用自适应变步长迭代优化策略提高寻优效率,弥补了传统数值算法对步长要求过高的缺陷。同时论证了确保算法收敛性的参数取值范围。结果：实验结果表明,提出的分数阶原始对偶模型能够有效地抑制“阶梯效应”,保护纹理和细节信息,同时采用的数值算法具有较快的收敛速度。结论：本文提出了一种分数阶原始对偶去噪模型,该模型可采用一种基于预解式的原始对偶算法进行求解。实验结果表明,提出的模型能有效改善图像的视觉效果,采用的数值算法能有效快速收敛。     

基于改进离散粒子群算法的炼钢连铸最优浇次计划

提出了浇次数未知的最优浇次计划模型. 在分析该模型求解困难的基础上, 提出了用伪旅行商表示该模型的方法. 针对离散粒子群优化具有收敛速度、精度低, 但能充分利用各粒子的局部最优值和全局最优值信息的特点,而序列倒置算子具有收敛速度和精度较高, 但学习具有盲目性的特点, 结合二者优点, 提出了一种基于序列倒置的改进离散粒子群优化算法. 实验研究表明, 该算法与普通离散粒子群优化算法相比, 不论是收敛速度和还是求解精度都有了较大提高. 基于该改进算法求解最优浇次计划模型的研究表明: 所提伪旅行商问题模型非常适合用于组浇模型描述. 应用实际生产数据的计算表明该模型及其求解方法均非常有效.     

基于分层的带服务约束组播路由问题的遗传算法

探讨了主动网络中带服务约束的组描路由问题模型，基于分层思想提出了求解该模型的遗传算法。分析了该算法的复杂性并进行了仿真，实验表明该算法能以较高的概率找到带服务约束的最优组播树。     

改进的网络服务资源定位算法

针对对等网络中Chord模型的不足,以网络资源定位为研究对象,将减少资源定位的等待时间作为改进目标,在分析现有解决思路和方法的基础上,引入双向路由机制和考虑后继节点列表的路由选择机制。针对模型的改变,对原有路由方法、稳定机制和路由信息的维护方法进行修改,并加以实现。模拟实验证明,与原算法相比,该改进资源定位算法减少了资源定位的等待时间。     

MC下基于成本优化的多CODP定位模型及算法

在分析大规模定制系统中客户订单解耦点（Customer Order Decoupling Point,CODP）设置方式不足的基础上,提出了基于成本优化的多CODP定位思路。对基于多CODP的MC生产系统的成本构成进行了分析,给出了基于成本优化的多CODP的定位模型及算法,以某电动车生产企业为例,证明模型及算法的可行性。     

遗传算法在管网校合中的应用研究

本文对管网校合数学模型进行改进,提出了用遗传算法进行管网校合的方法,并对广义简约梯度法和遗传算法进行了比较和分析,最后指出了算法的不足和以后研究的主要方向。     

一种基于贝叶斯方法的序列模式挖掘算法

贝叶斯(Bayesian)方法是近年来数据挖掘中引人注目的研究热点之一，它有效地处理不完备数据、溢出数据和噪声数据之间的序列相关性。该文在对传统序列模式挖掘算法和贝叶斯知识研究的基础上，描述了序列的概率论模型，结合贝叶斯学习，简化了序列模式挖掘过程，提出了一种面向噪声数据的基于贝叶斯方法的序列模式挖掘算法。最后对该算法进行了复杂度分析，并验证了算法性能的优越性。     

大规模定制下多CODP的定位模型及算法

在分析大规模定制系统中单客户订单解耦点（Customer Order Decoupling Point,CODP）生产模式不足的基础上,提出为不同属性的产品设置不同的多CODP的大规模定制生产模式,通过分析企业订单及其产品定制属性,设计多CODP的定位机制及模型,并给出算法。最后以某电动车生产企业为例,验证模型及算法的可行性。     

基于不同概念层次知识发现的入侵检测系统

本文针对现有误用检测系统缺少对新攻击样式的适应性问题，从不同概念层次的知识发现角度出发，提出了一种新的误用检测方法。该方法首先利用相关特征选取算法提取每种攻击的最优特征子集，然后通过相似性聚类对攻击样式作概念分层，最后用规则学习算法学习概念级误用检测模型。实验结果表明，该入侵检测方法不但能够提高检测概率
率，实现对新的攻击方式的检测，同时还简化了分类模型。     

面向服务的虚拟企业建模研究

提出一种面向服务的虚拟企业建模方法.首先对虚拟企业中伙伴选择策略进行了分析,提出了应用Na?ve Bayesian分类器进行伙伴选择的算法;然后提出了基于制造专业服务和服务提供商构建虚拟制造组织(虚拟企业)的架构,并分析了基于该架构的虚拟企业建模流程.基于该方法实现了原型系统,并应用于松散耦合的企业间协作业务.     

移动代理系统中的传输加密安全模型

简要介绍了移动代理的基本概念，分析了目前移动代理系统存在的主要安全问题。随后针对IBM的Aglet平台，分析了它的安全模型和不完善之处。并在其基础上提出了自己的安全模型算法EMSSL，实验表明，EMSSL算法能有效地保护移动代理的安全，从而有效地提高了整个系统的安全性和稳健性。     

一种基于未确知数学计算软件MTBF的新方法

文章总结了传统计算软件MTBF的一般步骤和方法,指出了软件可靠性参数估计值有时令人难以置信的根本原因,进一步提出了一种基于未确知数学理论的计算软件MTBF的新方法,并结合实例对新算法和传统算法进行了比较与分析。