余弦自适应混沌被囊体种群优化算法

针对被囊体种群优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出一种余弦自适应混沌被囊体种群优化算法。在模拟被囊体喷射推进行为中,引入余弦自适应曲线计算搜索个体间的社会作用力,从而改进算法易出现早熟的问题;并在搜索个体向最佳位置移动上增加了一种混沌行为,使其避免局部最优并拥有更快的收敛速度。采用多种标准测试函数进行测试,实验结果表明,提出的新的被囊群优化算法在保留原有算法优点的基础上具有更好的收敛速度、精度和全局最优性。     

浅谈《计算机应用》教学中教员角色的转变

依据新军事变革下的人才培养要求,结合卫生士官《计算机应用》教学,从知识的传授转变为学习的指导、教育管理转变为潜能的挖掘、知识的传承转变为知识的应用、为人师表转变为价值导向四个方面,阐述了教员职责的正确定位,对于新型军事卫勤士官人才培养的重要性。     

一种改进的有间隔流形ISOMAP算法

ISOMAP算法成功应用的潜在条件是要求数据集均匀抽样于单个的内在流形。如果数据集均匀采样于某个内在流形,但内部出现了一个间隔,ISOMAP算法可能失效。提出了G-ISOMAP(ISOMAP with a Gap)算法,该算法充分利用了数据集中的间隔特性。首先检测被间隔的子流形间最短欧氏距离对应的数据点,然后将这些数据点互相设置为邻域点,最后用ISOMAP算法找到低维嵌入结果。对G-ISOMAP与ISOMAP算法的区别与联系进行了详细的理论说明,得出ISOMAP算法是G-ISOMAP算法的一个特例,G-ISOMAP算法是ISOMAP算法扩充的结论。实验结果验证了该算法比其他常用的流形学习算法在有间隔的数据集上更有效。     

带钢厂精轧区PLC控制系统干扰分析

针对某带钢厂精轧区PLC控制系统由于处在强电电路和强电设备产生的各种干扰中而存在网线连接困难、影响设备启动等问题,分析了干扰产生的原因,提出了相应的抗干扰措施。应用结果表明,采取的抗干扰措施具有一定的效果。     

简易点炭炉的设计与研究

基于对烧烤这项饮食活动的研究,不难发现点碳是一个比较麻烦的步骤,需要比较长的时间,为此我们研制出了"简易点炭炉"模型。该设备能够解决人们户外烧烤遇到的点碳比较困难的问题,为人们的生活带来便利。本文详细介绍了该简易点炭炉的设计、制作及应用。     

基于宽波段遥感光谱混合分解的干旱区土地退化监测评价理论和技术方法探讨

土地退化遥感监测可以服务于政策制定、修复优化、效果评价以及安全预警,亟需建立和完善土地退化理论知识和遥感方法技术体系相结合的框架体系。在借鉴国内外干旱区土地退化(荒漠化)相关理论的基础上,以生态系统服务为连接,以植被-生境互动为核心,构建了生物-物理-社会经济系统耦合的干旱区土地退化监测理论框架。其次,围绕提出的理论框架,基于光谱混合分解端元空间的一致性、稳定性、包容性优势,以宽波段遥感为例建立干旱区遥感监测评价技术方法体系,主要包括当地环境知识挖掘、旱地生态系统景观要素提取、地表(生物物理)参数遥感反演与定标、旱地生态系统结构分析与制图、旱地生态系统功能量化与评价和旱地生态系统与社会经济综合模型七个部分。所建立的理论框架和技术体系可以为干旱区不同区域和尺度间土地退化遥感监测评价和对比分析提供参考。     

基于决策树推荐克隆重构的方法

针对克隆代码的大量使用会导致长期软件维护问题甚至引入错误,提出了一种基于决策树的分类器来推荐克隆进行重构。首先,使用NiCad进行克隆检测;其次,收集了与克隆关系、克隆代码段和克隆上下文都相关的特征;然后,利用决策树分类器训练;最后,利用K折交叉评估分类结果。在5款开源软件中对近600多个克隆实例进行实验,实验结果表明所提方法为每个目标系统推荐克隆重构实例时达到80%的精度。     

基于Spring MVC框架的Java Web应用

基于MVC模式的Web框架能够分离应用的视图、模型和控制器,并能简化控制层的实现,在此研究上提出基于Spring MVC框架的Java Web应用开发方法。首先分析了Spring MVC框架的核心组件以及组件之间的交互过程。然后根据配置文件、Controller组件的实现这2个方面阐述Spring MVC框架的基本应用。最后以异常处理、拦截器和数据校验这3个Web应用中的核心问题给出了Spring MVC的解决方案,以目标考核管理系统为背景给出了部分实现代码。实验表明Spring MVC框架能够提高Java Web应用的稳定性、扩展性和维护性。     

野草猴群算法的传感器优化布置方法研究

简易猴群算法存在初始化分布随机、爬步长固定、优秀猴子特征信息不能传承等缺陷,使算法求解性能受限。为解决以上问题,提出了一种用于传感器优化布置的野草猴群算法。该算法利用正态分布方法提高初始种群的多样性;采取自适应爬步长提升求解速度和搜索精度;融入野草繁殖进化和竞争排斥机制,扩大后代种群繁殖中优秀猴子的影响范围。以常用的模态置信度矩阵为传感器优化布置的目标函数,配置传感器的布置位置。以常用的8个测试函数和3个常用算法对其进行分析,验证了算法的可行性和有效性。最后以糊底机涂胶机构为例,进行传感器优化布置方案选择。实验结果表明,野草猴群算法的求解精度较简易猴群算法有大幅提高。     

基于目标分解的高维多目标并行进化优化方法

高维多目标优化问题普遍存在且难以解决, 到目前为止, 尚缺乏有效解决该问题的进化优化方法. 本文提出一种基于目标分解的高维多目标并行进化优化方法, 首先, 将高维多目标优化问题分解为若干子优化问题, 每一子优化问题除了包含原优化问题的少数目标函数之外, 还具有由其他目标函数聚合成的一个目标函数, 以降低问题求解的难度; 其次, 采用多种群并行进化算法, 求解分解后的每一子优化问题, 并在求解过程中, 充分利用其他子种群的信息, 以提高Pareto非被占优解的选择压力; 最后, 基于各子种群的非被占优解形成外部保存集, 从而得到高维多目标优化问题的Pareto 最优解集. 性能分析表明, 本文提出的方法具有较小的计算复杂度. 将所提方法应用于多个基准优化问题, 并与NSGA-II、PPD-MOEA、ε-MOEA、HypE和MSOPS等方法比较, 实验结果表明, 所提方法能够产生收敛性、分布性, 以及延展性优越的Pareto最优解集.