一种基于充要强度的优化规则发现方法

提出了一种基于信息系统的优化规则的提取方法,主要目的是提取信息系统中具有一定充要性的优化规则。首先,提出了充要强度并讨论了它的性质。其次,由于搜索空间的巨大和遗传算法的全局优化的特性,设计了使用遗传算法进行优化规则搜索的方法。最后,通过实验说明方法的有效性。     

无纸化考试系统自动组卷策略分析及改进

介绍了自动组卷的数学模型和几种常用的自动组卷策略,探讨了基于传统遗传算法的智能组卷策略,并在此基础上,重点研究了改进的型遗传算法组卷策略.     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

遗传算法在0/1背包问题中的应用及研究

遗传算法作为一种优胜劣汰的自然规律,可应用于人工智能、机器学习等多个方面。本文将遗传算法应用于0/1背包问题,首先介绍简单遗传算法,通过实验数据分析遗传算法在搜索范围、收敛速度和精度等方面的不足,进而基于贪心算法、适应度函数及遗传算子,修正可行解和不可行解,逐步改进遗传算法,防止算法陷于局部最优,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。最后通过实验数据,比较简单遗传算法和改进遗传算法的实验结果,证明改进遗传算法在0/1背包问题应用中的精确性和高效性。     

基于最优形态学滤波的面料缝纫加工检测

为了对服装加工质量进行自动检测,提出了一种对针织面料缝纫加工的疵点进行自动检验的方法。该方法首先基于遗传算法进行结构元素的寻优,然后通过图像的数学形态学滤波处理来消除面料组织的正常纹理对图像分割的干扰;最后利用灰度阈值实现图像分割来得到表现缝线和加工疵点特征的二值图像。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于改进型遗传算法的足球机器人路径研究

目前针对足球机器人路径规划,主要采用栅格法和链接图法,但栅格法无法达到精确的规划路径,而连接图法主要针对具有复杂多边形的障碍物,这两种方法不能满足足球机器人实时性的要求.为此采用简化编码方式和格雷码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法适应度函数,采用轮盘赌选择,单点交叉,基本位变异等方法,完成了遗传操作.仿真结果表明:在建立的约束关系下,改进型遗传算法在路径最短方面比人工势场法有所改进,表现出较好的优化效果.     

电动汽车串联型电弧故障检测方法

电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。     

基于 CEEMDAN 与改进核极限学习机的S700K 转辙机健康状态诊断

针对S700K转辙机健康状态分类过于粗放、诊断速度慢、效率低的问题,提出一种基于CEEMDAN与改进核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的诊断方法。首先,对S700K转辙机功率数据进行自适应噪声完备集合经验模态分解,得到6个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF);然后,计算本征模态函数的模糊熵值(fuzzy entropy, fuzzyEn, FE)作为表征转辙机健康状态的特征参数;最后,利用麻雀算法(sparrow search algorithm, SSA)改进的核极限学习机对9种健康状态进行健康诊断,并与SVR和ELM模型进行对比。仿真结果表明,改进核极限学机模型准确率、精确率、召回率等指标分别达到97.8%、98.0%、97.8%,相较于SVR和ELM模型,SSA-KELM模型在保证运行速度的基础上,将诊断准确率至少提高2.2%。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。