基于广义差别矩阵的核和属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.为此引入广义差别矩阵,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.该框架可有效避免连续属性值离散化,且有利于与其他机器学习方法相结合.理论分析表明,所提出的算法是有效而可行的.

     

采用二重扰动机制的支持向量机的集成训练算法

为了有效提升支持向量机的泛化性能,提出两种集成算法对其进行训练.首先分析了扰动输入特征空间和扰动模型参数两种方式对于增大成员分类器之间差异性的作用;然后提出两种基于二重扰动机制的集成训练算法.其共同特点是,同时扰动输入特征空间和模型参数以产生成员分类器,并利用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明,因为同时缩减了误差的偏差部分和方差部分,所以两种算法均能显著提升支持向量机的泛化性能.

 

     

双目立体匹配算法的研究与进展

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.

     

传感器网络中自顶向下的轮廓监控算法

根据无线传感器网络的特殊性质,提出了自顶向下的轮廓监控算法.利用为节点分配的超立方,可以有效地对轮廓监控过程中的数据进行过滤,从而高效地完成轮廓的维护工作.仿真实验结果表明,该算法能有效地避免无用的数据传输,减少节点的能量消耗,从而延长传感器网络的使用寿命.

     

一种新的基于简化二进制可辨矩阵的相对约简算法

提出一种基于简化二进制可辨矩阵的启发式相对约简算法,其特点是在扫描数据库的过程中形成规模很小的简化二进制可辨矩阵.基于简化二进制可辨矩阵构造了面向相对约简的矩阵变换方法,通过这种矩阵变换可从二进制可辨矩阵直接高效地导出相对约简.理论分析和实验结果说明和验证了该算法具有相对高效性和强可操作性等优点.

     

基于移动机器人路径规划的鼠群算法

研究静态环境下机器人路径规划问题,并根据老鼠觅食行为提出一种鼠群算法.该算法引入环境因子和经验因子,每次搜索后对路径进行经验因子更新,通过迭代的方式寻找静态环境下机器人最佳路径.同时提出一种禁忌策略,有效地避免了路径死锁问题.理论分析和实验结果表明,该算法能使机器人在有较多障碍的环境下迅速找到一条优化路径,而且安全避碰,与同类算法相比具有一定的优越性.

     

基于观测器的飞行器时变控制效益估计算法

研究飞行器时变控制效益的在线估计方法,证明了系统控制效益可估计的充分条件. 针对效益矩阵分段连续时变的情形,给出了基于观测器,方程求解和最小二乘法的在线估计方法,分析和证明了算法的收敛性。 数值仿真结果表明,该算法能快速估计时变控制效益,具有良好的稳定性和鲁棒性。

     

垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简

目前粗糙集理论研究主要针对单个决策表,而有关分布式环境下的核求解和属性约简研究的报道不多,为此提出垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简算法.该算法在各局部站点并行求相应的条件信息熵,并通过传送部分等价类的策略,可有效降低通讯代价,提高垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简效率 .算法分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的.

     

克服恋食行为的PSO算法改进研究

基本粒子群优化算法(PSO)存在易陷入局部极值的缺点.为此,研究鸟群迁徙觅食中的行为习惯,以加强PSO的鸟群社会模型和对鸟群行为的模拟.在所提出的改进算法中,历史飞行速度在实际觅食中不作为判断因子,只有发生位置重复时粒子才发生变异或摄动,以此增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高.

     

一种面向混合属性数据聚类的新算法

在分析传统聚类算法的基础上,提出一种针对混合属性数据的聚类算法.该算法利用格论中简单元组及超级元组将对象属性转化为格模型建立,以对象间格覆盖数来衡量类间相似度,根据高覆盖数高相似度的原则选择聚类中心进行聚类.在公共数据集上的实验结果表明"该算法在不增加空间复杂度的基础上,有效地提高了混合属性数据聚类的质量.

     

基于粗细粒交叉的搜索算法

针对一种新的群集智能---自由搜索优化的不足,提出了基于粗细粒交叉的搜索算法.该算法定义了粗粒交叉和细粒交叉两种算子.通过粗粒交叉,有利于产生新的优秀个体,提高算法的全局搜索能力;采用细粒交叉,在搜索半径内产生更多的优良基因,提高局部搜索能力.典型函数的实验结果表明:新算法的收敛速度,收敛精度,鲁棒性和稳定性大大优于基本自由搜索优化和标准微粒群算法.

     

适 应 性 粒 子 群 寻 优 算 法

社会性的群体寻优是秩序与混沌之间的平衡,适应性微粒群寻优算法(APSO)是在标准PSO 上添加反映适应性的随机项,并引入小概率因子,使微粒飞行到粒子群的中心,平衡秩序和随机两个行为 .APSO算法的本质是在有序的决策中始终引入随机的,不可预测的决定,从而使得寻优的决策尽可能模拟社会性群体寻优的复杂行为. 典型复杂函数优化的仿真结果表明,APSO算法具有较好的稳定性.

     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSP)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法. 该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在 算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3 类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了算法后期的寻优能力.

     

带运输时间的无等待供应链在线调度问题研究

研究了供应链在线调度问题 .该问题具有工件无等待,工序之间存在运输时间,加工时间介于一个区间等特点,制造商随时可能接到顾客订单,订单到达前,所有信息如订单数量,到达时间及加工时间等均未知 .研究了在不改变已有工件调度的情况下,使用资源的可用时间区间最早完成临时订单的算法. 计算机仿真表明,使用该算法求解大规模临时订单问题是十分有效的.

     

基于修正因子模糊 PID控制在升力鳍系统中的应用

应用基于量化因子和决策因子自修正的模糊 PID控制算法来改进升力控制减摇鳍系统,并利用子模糊系统自动调整量化因子和决策因子,从而改善基本模糊控制器的稳态和动态性能 .模糊控制算法与传统PID 控制的有机结合,使升力鳍系统控制精度,鲁棒性以及自适应性得到显著改善 .基于该算法的某型船舶仿真结果表明,该复合控制算法使升力鳍系统能够在各种海况下均具有良好的减摇效果.

     

挖掘事务间频繁闭项集的高效率算法

事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务间频繁项集的数量随滑动时间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点,提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形式压缩事务,从而提高支持度的计算效率.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.

     

一种精英退火微粒群算法

提出一种针对部分较优微粒进行退火操作的精英退火微粒群算法.在退火操作中,结合Logistic方程的特点设计了一种新的错位调整方式,对当前已知最优区域重点搜索.该算法能增强算法的探索和开发能力,避免计算量过度增加.典型测试函数结果显示,该方法可同时提高算法的搜索速度和搜索精度.将基于该方法的PID控制器应用于发电机电压调节系统(AVR)计算结果表明,该PID控制器可以获得更为满意的控制性能指标.

     

免疫克隆选择算法求解柔性生产调度问题

为减少计算复杂度,将具有解决复杂组合优化问题的免疫克隆选择算法应用于求解柔性生产调度问题.首先设计一种有效的抗原和抗体的数据结构,用抗原表示待调度的生产计划,抗体表示高效的柔性生产调度结果;然后着重设计了用于产生高效的柔性生产调度结果的克隆免疫算子;最后运用该模型对一个实际生产系统进行仿真调度决策,实验评估结果验证了算法的正确性和有效性.

     

基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法

针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆,变异,选择和受体编辑算子.变异算子使子群体动态变化实现子群体间相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强,搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化.

     

机会式频谱接入问题基于事件的优化方法

研究机会式频谱接入技术中次用户对可利用频谱进行探测和接入策略的优化问题. 通过引入事件的概念, 将含有可数无限状态的原问题转化为包含有限个事件的决策问题. 从性能灵敏度的角度出发, 分析不同策略下平均传输率的差异, 给出了基于事件策略的性能差分公式. 以此为基础, 通过合理的近似, 设计了基于事件的策略迭代算法. 仿真示例验证了所提出算法的有效性和近似处理的合理性.