基于神经网络长期时效下GH4169合金动态拉伸行为研究

基于BP神经网络的方法,建立了长期时效下GH4169合金动态拉伸行为研究的神经网络模型.实验表明,在应变速率为101、102s-1时,GH4169合金的力学性能受时效时间影响显著,在应变速率为103 s-1时,时效时间对其力学性能无明显影响.采用BP神经网络模型的预测结果与真实实验测试结果吻合度很高,绝对误差比大多为1％～2％,采用BP神经网络的方法是切实可行的.     

TSP湖水能量优化算法

冬季湖面冰冻是一种常见的自然现象.受这一自然现象启发,提出了一种新的智能并行算法——湖水能量优化算法,并应用该算法解决旅行商问题.湖水能量优化算法模拟湖水降温时湖面的冰冻过程.随着温度的降低,湖水分子失去能量,当能量达到冰冻阈值时,分子析出结冰.湖水能量受到湖水中心能量、大气能量、湖水分子能量以及湖面风吹动等多方面影响.由此建立湖水能量优化算法的数学模型——湖水能量模型和风动模型等,并通过收敛性定理和Lyapunov稳定性定理进行理论证明,验证了算法的收敛性和解决旅行商问题的有效性.最后,通过实验模拟湖水能量优化算法解决TSPLIB中标准实例问题,并将实验结果与其他经典算法进行比较,进一步说明了湖水能量优化算法解决复杂NP难题时高效率、低迭代次数及强收敛性的特性.     

软件技术发展趋势研究

软件技术是信息技术产业的核心之一,也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前,信息技术正处于新一轮重大技术突破的前夜,它将有力地推动信息产业、软件产业的发展,同时会对软件技术提出新的需求,也必将引发软件技术的重大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析,认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能化、工程化、服务化为特征,并且呈现出新特点与新内涵,以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术发展趋势的新特点和新内涵。最后指出,软件产业的发展必须以软件技术为基础,软件技术的发展必然以软件产业为动力。     

基于自适应资源分配池的竞争合作群协同优化算法

合作协同优化是目前针对大规模优化问题的最有前景的算法之一,该算法通过分而治之策略划分子问题,以进行协同进化.不同的子问题根据演化状态的不同对整体改善的贡献大小也不一致,因此均匀分配计算资源会造成浪费.针对上述问题,提出一种新颖的基于自适应资源分配池策略和基于竞争的群优化集成的竞争合作群协同优化算法.首先,考虑到子问题的...     

基于关系转移和增强学习的时空大数据动态预测

为了解决较大时空范围内的动态预测无法获得精确解的问题,采用支持较复杂工作流模式的群智计算方式,提出一种基于关系转移和增强学习的动态预测算法,解决时空数据中的优化问题.设计一个关系转移块,通过对时空数据进行特征提取来学习关系转移概率.建立一个预测增强学习块,随时间序列并行处理转移关系概率,根据特征偏好对时空数据进行优先排...     

基于社会群体搜索算法的机器人路径规划

机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm, SGSO).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性.     

基于群进化策略的模糊聚类算法

针对传统的聚类算法需要知道类的真实数目,以及容易陷入局部最优的缺陷,提出基于群进化策略的模糊聚类算法,简称fuzzyGAC。该算法将群进化策略与模糊聚类结合起来,通过两个阶段（继承阶段和重新分配阶段）来产生新的聚类结果。将提出的算法与模糊C均值算法、差分算法、粒子群算法进行比较,实验结果表明,就类的数目和聚类中心而言,该算法可以自适应地修正类的数目并且提供最优的聚类中心。     

基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法

随着Android操作系统的广泛应用,基于Android平台的应用程序的数量日益增长。如何有效地识别恶意软件,对保护手机的安全性至关重要。提出了基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法,该方法通过反编译apk文件来提取权限特征和API特征,并将两者相结合作为一个整体的特征集合。在此基础上,采用分类算法进行恶意软件的甄别。实验结果表明,该方法的判别准确率高于权限集合或API集合单独作为特征的判别方法,从而能更加有效地检测Android恶意应用程序。     

基于面向方面技术的服务安全组合故障分析

服务组合作为实现服务增值的一种有效方法,业已广泛使用于各种应用.安全问题是与Web服务密切相关且对于服务组合的可信性具有重要作用.然而目前还缺乏对服务安全组合进行有效描述和分析的方法.提出一种基于面向方面的形式化服务安全组合建模及其分析方法.重点讨论了服务的授权、执行的可追踪、数据保护及故障处理,并利用面向方面规范基本模块的行为、描述它们相互关系的手段,编织机制将这些模块动态地集成为一个完整的服务组合模型.基于此,Petri网的操作语义及相关理论分析服务组合的安全性及故障处理能力,给出服务组合的正确性准则,并证明了其有效性.具体实例及仿真结果表明,该方法能有效地简化系统建模,有助于提高服务组合的设计质量.     

改进型帝国竞争模型算法的研究

为了改善帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm,ICA）易早熟收敛,搜索范围低,精度小,帝国之间信息交互性不强等缺点,提出了两种基于同化模型和竞争模型的改进的ICA算法。针对殖民地在移动过程中由于过于直接的靠近统治者而造成的搜索范围过小以及容易陷入局部最优的情况在同化过程中引入了差异因子来增大搜索范围。针对帝国之间的交互性的缺失,引入了人忠诚度的算子来实现帝国交互以及同化机制的模型改变,较强的帝国统治者会因为忠诚度算子获得更多的支持,从而细致划分了一个帝国中的每个国家,利用纳什均衡和最大最小公平性引导帝国竞争进而使算法向最优解进行搜索。在竞争过程中设置时间节点动态划分迭代阶段,根据迭代的不同阶段特点选择最优竞争系数。对算法进行了理论证明,最后将算法应用于多个函数进行检测并与其他的改进ICA算法进行比较,在搜索精度和范围广度上有了一定的提高。