基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数,并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法,并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明:与基于遗传算法优化的模型比较,基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整;在应用上,基于粒子群优化的模型可获得更优的解,并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.     

投影寻踪动态聚类模型及其应用

结合动态聚类思想,对投影寻踪聚类模型进行改进,建立了投影寻踪动态聚类模型.针对多因素聚类问题的高维复杂性,利用线性投影技术将其转换为关于投影特征值的线性聚类问题;根据动态聚类思想构建新的投影指标,对投影特征值序列进行动态聚类,进而在低维空间实现高维数据样本的聚类分析;实证分析验证了投影寻踪动态聚类模型的可行性与有效性.结果表明,投影寻踪动态聚类模型实现了投影寻踪与动态聚类理论的有机结合,操作简便,无人为干扰,为多因素样本聚类分析提供了一种新方法.     

投影寻踪动态聚类模型及其在地下水分类中的应用

针对投影寻踪聚类模型的不足,结合动态聚类方法对投影寻踪聚类模型进行了改进,建立了投影寻踪动态聚类模型。首先,利用投影技术将多因素（高维）问题投影到一维线性空间,以达到在一维空间研究高维数据的目标;其次,以动态聚类方法构造新的投影指标,对投影到线性空间的反映高维数据结构或特征的投影特征值序列进行聚类分析,进而完成多因素样本聚类分析。投影寻踪动态聚类模型是高维数据样本聚类分析的一种有效的统计方法,模型在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果合理、客观。投影寻踪动态聚类模型在地下水分类中的成功应用表明,投影寻踪动态聚类模型具有稳定性好、分类结果明确、操作简便等特点,为多因素聚类分析提供了一种新方法,有着广阔的应用前景。     

投影寻踪分类模型在工程评标中的应用

从商务评议、技术评议、标书合格性3方面建立了工程评标评价指标体系,运用投影寻踪分类评价模型,把高维数据转换到低维子空间,同时用实码加速遗传算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了指标体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征,并由此做出正确判断．该模型简单、高效、可行,最大限度地避免了模糊综合评判等评标方法中权重的人为干扰。     

水资源评价的投影寻踪动态聚类模型

以投影寻踪理论为基础,利用动态聚类方法构建投影指标,建立了水资源评价的投影寻踪动态聚类模型.该模型是投影寻踪与动态聚类的有机结合,完全依据数据样本特征进行水资源评价,整个过程毋需人为给定参数,客观性强,操作简便.实例分析表明,利用投影寻踪动态聚类模型进行水资源评价有效、可行,是水资源评价的一种新方法.     

城市综合承灾能力评价的粒子群优化投影寻踪模型

针对城市综合承灾能力评价的多因素影响问题,建立了城市综合承灾能力评价的粒子群优化投影寻踪模型.该方法依据样本自身的数据特性,利用粒子群优化算法寻求投影寻踪评价模型的最佳投影方向,并通过投影方向计算反映评价样本综合特征信息的投影特征指标,然后根据投影特征指标值进行城市综合承灾能力评价分析,因而避免了诸如各评价因素权重确定的主观性.实例分析结果与各城市承灾能力实际状态基本一致,显示了该方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的评价等级结果,且根据计算结果可以分析影响城市综合承灾能力的主要因素.     

基于进化算法的湖泊富营养化投影寻踪回归预测模型

为了建立湖泊富营养化预测模型,选择了与水质富营养化关系密切的工业废水排放量、城市生活污水排放量、农业面源污染负荷比等影响因子及工业废水达标排放率、生活污水处理率等因素作为湖泊富营养化的预测建模指标,建立了基于投影寻踪回归（PPR）的富营养状态的综合指数预测模型。通过把PPR模型表示为直观的参数矩阵形式,用对参数矩阵的优化运算替代传统PPR的多重平滑回归计算技术,简化了运算。结合太湖周边社会、经济影响因子有关资料和太湖水质指标数据,采用粒子群算法(PSO)和免疫进化算法(IEA)对模型中的参数进行优化,得到优化后适用于太湖富营养化综合指数的PPR预测模型。对太湖未来的富营养状态发展趋势进行了预测,结果表明,若不加大治理力度,未来5～30年内太湖富营养化有逐渐加重趋势,因而提出了防治太湖富营养化进一步恶化的调控方案,可为太湖水质富营养化的治理和决策提供参考依据。     

基于免疫进化算法的投影寻踪聚类及其在地下水动态分类中的应用

针对地下水动态分类问题,采用投影寻踪聚类(PPC)模型,将多维的动态水位数据指标转换到低维子空间,并利用免疫进化算法(IEA)优化其投影方向,根据投影函数值的大小对地下水动态进行合理的分类。应用表明,该方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的分类结果,且根据计算结果还可以分析影响地下水分类的主要因素,为地下水动态分类提供了一种计算过程简单、直观的新方法。     

基于投影寻踪混沌优化算法的流域初始水权分配模型

流域初始水权分配是一个典型的高维、非线性、非正态的系统决策问题,传统方法在权重确定上主观性较大以及在决策方案求解上比较困难.为此,利用投影寻踪技术对此决策问题进行降维处理,采用混沌优化算法寻找最优的投影方向,提出了投影寻踪混沌优化模型.该模型直接由样本数据驱动,通过最佳投影方向计算决策方案的最优值,在权重的确定上客观公正,同时克服了传统方法要求目标函数和约束条件连续、可微的困难,避免了寻优搜索过程陷入局部极小点,模型的建立为流域初始水权分配的研究提供了新的方法与思路.通过实例计算及对比分析,证明了该模型的合理性和有效性.     

基于投影寻踪子波学习网络的图像无监督恢复

针对现有模糊图像的复原方法，提出了一类新型人工神经网络——投影寻踪子波学习网络，并将其用来处理图像的去模糊问题。这类新型网络具有投影寻踪学习网络优点，在先验条件知道甚少的情况下，不用求点扩展函数，直接通过网络的学习，提取参数，以达到自适应剔除图像的模糊信息，恢复原图像；且具有小波函数的时域局部性，可以对多种噪声源的模糊图像进行恢复。模拟结果表明，该方法对于图像无监督恢复明显优于现有图像恢复方法。     

基于粒子群算法和投影追踪分析的干气密封动态特性优化

干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization）与投影追踪分析（projection pursuit）相结合的动态特性优化方法;依据工况条件,建立浮动环系统预应力模态分析模型,对实验测试结果进行频谱分析验证模态分析的准确性;实验结果与分析结果证明,为提高干气密封可靠性,需对浮动环系统进行动态特性优化,选取浮动环系统中的轴向设计参数为优化参数,将响应面方法（response surface methodology）与Box-Behnken试验设计相结合分别获得优化目标和约束条件关于优化参数的完整2次多项式响应面模型,实现隐性关系显性化,采用粒子群优化算法以浮动环系统固有频率为优化目标函数,系统静变形为约束进行快速优化,在系统静变形量小于要求值的条件下,使得系统固有频率值增大到142 Hz,与原始固有频率值相比提高了20%,并获得了优化参数与固有频率的正反比关系,最后,通过投影追踪分析得到优化参数对系统固有频率的影响程度;基于粒子群优化算法与投影追踪分析相结合的优化方法将浮动环系统固有频率提高到高于所给工况最高转速8 000 r/min（133 Hz）并理论性获得结构参数对于系统动态特性的影响程度。     

基于投影寻踪模型的互通式立交选型方法

从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到互通式立交选型评价体系中,通过遗传算法来实现互通式立交选型方案的模型求解,描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,应用实例表明,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性.     

基于投影寻踪和模糊物元组合模型的地下水水质评价

针对水质评价指标的不相容性和指标多样性等特点, 将投影寻踪与模糊物元相结合, 构建了用于地下水水质评价的组合模型.该模型运用投影寻踪 (projection pursuit, PP) 方法, 构建了投影指标函数, 引入萤火虫算法 (firefly algorithm, FA) 进行优化, 寻求地下水水质评价指标体系的最佳投影方向, 利用最佳投影方向值确定各评价指标权重, 再通过计算复合模糊物元与标准模糊物元之间的欧氏贴近度, 实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2012年枯水期水样9例, 运用该组合模型进行水质评价, 与投影寻踪模型 (RAGA-PP) 和综合评分法 (F值法) 的结果进行比较, 应用结果证明了该模型的可行性和有效性.     

高维观测数据的投影寻踪回归法及其应用

高维预测数据的非线性建模是工程实际中普遍存在的问题。本文首次给出了岭函数为多项式形式的投影寻踪回归（简称PPR）的新方法。应用PPR新方法，本文对全向攻击导弹数据进行处理，建立有效攻击距离Rmi n和Rmax的非线性回归模型，模型精度达到了实际工程要求。同时，本文建立了飞机性能参数换算功率Nop的数学模型，其相对误差小于2.5%，使模型精度明显提高，该方法适用面广，所需的条件弱，建立的模型形式简单，精度高，易于在计算机上实现，对于工程实际应用有着普遍的实用价值。     

投影寻踪学习网络分类及其应用

研究了用于分类的投影寻踪学习网络,给出了投影寻踪网络的学习机理,证明了基于Ｌｅｇｅｎｄｒｅ 多项式投影寻踪学习的收敛性,并用投影寻踪学习网络较完满地解决了６４ 维三类目标的分类问题及冰雹云数据的分类问题。     

声呐目标信号特征量的投影寻踪压缩与目标分类

声呐目标信号特征量的投影寻踪压缩与目标分类＊田铮①肖华勇②声呐目标信号所提取的特征量通常为高维特征量，并且各分量之间不独立。因此，高维特征量的压缩与提取是声呐目标信号分类首先要解决的关键问题。本文基于投影寻踪（ＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＰｕｒｓｕｉｔ简称Ｐ...