基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法及其应用

考虑蚁群算法与粒子群算法的各自特点,在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,对粒子群算法的速度位置更新公式重新定义,提出了一种基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法,并将其应用到背包问题中。实验结果表明,该算法可以得到较优解。     

基于免疫粒子群神经网络的污水水质预测

针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点, 利用出水水质参数与多个可测过程参数间的相关关系,给出了基于RBF神经网络的出水水质参数预测模型.采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值.以反应时间、DO浓度、ORP和pH值作为输入参数,实现对COD,NH3-N,TP等水质参数的预测.仿真试验表明,该预测模型对污水处理出水水质参数COD,NH3-N,TP具有理想的预测效果.     

Java RMI设计实现的分析与研究

随着Java开发技术的迅猛发展,其具有的跨平台、代码可移植性、安全高效等功能逐渐被认可,一种基于Java的远程方法调用(RMI)为进行Java开发应用提供了行之有效的解决方案。详细介绍了设计RMI的具体步骤,并给出了具体实现的关键代码。     

基于闭环控制的多媒体教室群控系统的设计与实现

本文通过对多媒体教室本地控制管理模式和网络控制管理模式的分析,设计开发基于闭环控制的多媒体教室群控系统,就多媒体群控系统的各项功能进行了详尽的设计并且加以实施,实现多媒体教室管理的科学化和高效性。     

一种改进的PID参数整定的研究及仿真

传统PID控制由于依赖于对象的数学模型和控制参数难以精确整定,使其很难适应具有非线性系统的控制。针对非线性系统,本文提出了一种结合免疫的思想改进PSO的PID的控制算法,从而解决PID控制的鲁棒性差及受模型限制的问题,并结合了Matlab强大的矩阵计算和系统仿真功能,对文中实例的PID参数进行了优化整定。仿真结果表明,该控制算法有较强的抗干扰和适应参数变化及鲁棒性和自适应性。     

基于PSO的属性选择方法

为了减少实例对属性选择的影响,本文提出了基于PSO的属性选择方法。该方法主要利用PSO算法求实例群的最优熵值,获得相应的属性阈值,并利用阈值确定属性的优先级,最后按优先级进行选择。在实验中,通过确定本体中概念属性的优先级来验证所提算法的性能。实验结果表明,该方法减少了对实例的依赖,计算量也相对减少。     

改进共享策略的简单群搜索优化算法

本文对GSO算法进行了改进。采用了三种改进措施,一是使用新的信息共享策略,不仅共享最优个体,而且共享其它优秀个体的位置信息;二是采用完全随机搜索,不再按搜索角度进行搜索;三是限制游荡者扰动的维数。其中第一项改进是本文提出的。经过6个经典测试函数测试对比后可知,无论在高维还是低维情况下,改进算法的搜索性能都优于原GSO算法以及GA、PSO算法,在高维问题中尤其明显。     

基于改进粒子群算法的多阈值图像分割

提出了一种改进的粒子群算法,在初始化种群时采用相对基学习原理,以获得较优的初始候选解;在后期迭代过程中引入扩张模型,使粒子不易陷入局部极小值点,并将其用于多阈值图像分割。由最大熵阈值法得到所要优化的目标函数,用改进的粒子群算法对其进行优化,使其能够准确并迅速的得到分割的最佳阈值组合,并用该阈值组合对图像进行分割。将此分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法可更为准确快速的实现图像分割。     

WLAN拨号客户端方案

随着中国电信WLAN业务开放和深入推进,客户对WLAN业务体验飞速增长,本文就WLAN业务拨号方式进行多方位的分析,并提出WLAN专用拨号客户端的建议和发展思路。     

PSO和K均值混合分类算法在远程教学系统中的应用

现行的多数网络教学系统在学生按需学习和＂因材施教＂上存在局限性,本文用PSO和K均值的混合分类算法对传统的网络教学系统进行改进,根据获取的用户基本信息和兴趣特征进行聚类,充分体现＂以学习者为中心＂个性化教学模式。实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,寻优能力明显提升。