小世界模型的个体决策微粒群算法

微粒群算法是一种模拟动物行为的群智能优化算法.由于微粒(个体)在不同环境中生存与觅食,积累了不同的经验,因此不同个体在觅食或者其他行为中会做出不同的决策,但是这种决策机制在标准微粒群算法中并没有体现出来.微粒在决策时会考虑周围其它粒子的信息,因此本文通过引入个体决策机制与小世界模型的邻域结构来改进微粒群算法,同时利用李雅普诺夫稳定性理论对改进的算法进行稳定性分析,并给出相应的参数选择方式.在改进的微粒群算法中,微粒被周围理想微粒的位置和群体最优位置所吸引,改变了传统微粒群算法只被群体最优位置吸引的弊端.对常用的几个测试函数进行仿真,与其它两种改进的微粒群算法相比,结果表明该算法有更好的性能.     

基于微粒群与混合蛙跳融合的群体智能算法

针对微粒群算法和混合蛙跳算法存在的早熟收敛问题,提出一种基于微粒群与混合蛙跳算法融合的群体智能算法。新算法将整个群体分成数目相等的蛙群和微粒群群体。在两群体独立进化过程中,设计了一种两群之间的信息替换策略：比较蛙群与微粒群的最佳适应值,如果蛙群进化较好,利用蛙群各子群中最差个体替换微粒群一部分较好个体;否则,用微粒群中较好的一部分个体替换蛙群各子群的最好个体。同时,设计了一种两群之间的相互协作方式。为避免微粒群因早熟收敛而影响信息替换策略效果,适时对其所有个体最好位置进行随机扰动。仿真实验表明,新算法可以有效提高全局搜索能力及收敛速度,对于高维复杂函数问题,算法具有很好的稳定性。     

具有群活性感知的自适应微粒群算法

算法结构和对信息的利用能力是影响算法性能的重要因素.标准微粒群算法简洁易用,然而在其寻优过程中,每个粒子仅仅向自身历史最优经验和种群历史最优经验学习,未能有效利用寻优过程中其他粒子的经验和状态信息;另外,单纯的基于二阶差分方程的迭代寻优方式在算法结构上增大了算法陷入局部最优的概率.为了从算法结构上减少微粒群算法早熟收敛和陷入局部最优的情况,本文提出了一种具有群活性感知的自适应微粒群算法:通过引入群活性对当前的寻优状态进行描述,然后根据群活性自适应地改变粒子的拓扑结构和搜索模式,在一定程度上增强了微粒群算法的全局收敛能力.基准函数测试结果证明了本算法的有效性和特点.     

基于混沌微粒群优化算法的阈值图像分割

混沌微粒群优化算法利用了粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动所具有的随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌状态引入到优化变量中,把混沌的遍历范围映射到优化变量的取值范围.在算法执行过程中对优秀个体混沌扰动,有利于跳出局部极值点,搜索到全局最优解.分别用微粒群优化算法和混沌微粒群优化算法求解函数优化问题,对算法的性能进行检验,检验结果显示:混沌微粒群优化算法搜索全局最优解的成功率和收敛速度都要优于微粒群优化算法.将混沌微粒群优化算法与阈值法相结合,在算法初始化阶段对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明,混沌微粒群优化算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率.     

基于惯性权重非线性动态变化的微粒群算法

本文提出一种惯性权重非线性动态变化的微粒群算法(NDPSO),根据微粒在群体中距群体最优位置的远近,选择不同的惯性权重非线性下降指数,每个微粒根据个体状况选择不同的惯性权重.在NDPSO算法中,距最优位置较远区域惯性权重选择较小的下降指数,这样利于微粒较快地飞向群体最优位置,提高算法的全局搜索性能;当微粒飞到距最优位置较近区域时,惯性权重采用较大的下降指数,这样微粒在此区域进行细致的搜索,提高算法的收敛速度.为了研究NDPSO算法的性能,对几种典型高维非线性函数进行了测试.测试结果表明,与其它几种典型的微粒群算法相比,NDPSO明显地提高了算法的性能.     

基于置信度和神经网络的信用卡异常检测

针对标准微粒群算法容易陷入局部极小的缺陷,对标准粒子群速度进化公式进行改进,提出一种基于概率选择学习对象的粒子群算法.找出比当前个体好的粒子,形成候选学习对象集,计算候选集中每个粒子被选中的概率,形成学习对象集,并加权利用学习对象集信息.该算法使得每个粒子可以充分利用整个种群的信息,有效地保证粒子群的多样性.对3个Benchmark测试函数进行了仿真,结果显示,该算法能有效地改善寻优性能,具有摆脱局部极值的能力.     

基于排列的微粒群优化算法

针对基本微粒群优化算法(PSO)存在陷入局部最优的问题,提出一种基于排列的改进微粒群算法(RPSO).该算法对每次迭代过程中的个体历史最优解按照适应值的优劣顺序排列,然后选择若干个较优的个体历史最优解作为候选解,再以概率方式在候选解中确定群体历史最优解的位置.RPSO算法使基本PSO算法易于陷入局部最优的问题,得到有效的缓解.为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试.实验结果表明,RPSO算法比基本PSO算法具有更好的寻优能力.     

一种采用变异算子的自适应微粒群算法

为了提高微粒群算法优化高维目标的性能,采用了个体惯性权重自适应调整的微粒群算法,其中每个微粒拥有属于个体的惯性权重。通过对每个微粒的适应值进行评价对惯性权重动态和自适应,以加快其收敛速度并逃离局部最优。为了增强搜索性能,基于高斯变异和随机变异的变异算子被引入。该方法以及其他3种不同微粒群优化算法对4个经典函数在100、200和400维数下进行仿真的结果比较证明此算法在解决高维数目标时具有良好性能。     

多目标优化的一种改进微粒群算法

微粒群算法是解决多目标优化问题的一个重要方法.为了多目标目标优化求解问题,常用的微粒群算法在处理多目标优化问题时,存在所得Pareto最优解集的分散性和实用性较差的缺点.针对上述问题,提出了微粒群算法的一种改进形式.改进算法引入了个体精英解集,从中选择更合适的个体最优位置.同时,在评价个体适应度时,考虑了目标函数值差异这一信息.个体对应的目标函数值差异大,则其适应度就小.这样能避免各目标函数值差异过大的最优解存在.三个典型的多目标测试函数表明,改进方法得到最优解集具有更好的分散性和实用性.测得结果证明,改进方法是有效的.     

二次插值的粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法容易早熟的问题,提出了一种新的粒子群优化算法。算法在进行速度和位置更新后,随机选取两个个体历史最好位置（不含全局最好位置）与全局最好位置,利用二次插值产生新的位置,并与当前个体历史最好位置相比较,更新当前个体历史最好位置和全局历史最好位置。对6个经典测试函数进行数值实验,结果表明该算法提高了算法的寻优能力和收敛速度。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。