正则稀疏化的多因子量化选股策略

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网（LR-Elastic Net）中的L1惩罚项替换为SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation）和MCP（Minimax Concave Penalty）惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。     

改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类

针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。     

IB网上CPU-GPU异构超算平台容器性能评估及优化

为了实现资源和系统环境的隔离,近年来新兴了多种虚拟化工具,容器便是其中之一。在超算资源上运行的问题通常是由软件配置引起的。容器的一个作用就是将依赖打包进轻量级可移植的环境中,这样可以提高超算应用程序的部署效率。为了解基于IB网的CPU-GPU异构超算平台上容器虚拟化技术的性能特征,使用标准基准测试工具对Docker容器进行了全面的性能评估。该方法能够评估容器在虚拟化宿主机过程中产生的性能开销,包括文件系统访问性能、并行通信性能及GPU计算性能。结果表明,容器具备近乎原生宿主机的性能,文件系统I/O开销及GPU计算开销与原生宿主机差别不大。随着网络负载的增大,容器的并行通信开销也相应增大。根据评估结果,提出了一种能够发挥超算平台容器性能的方法,为使用者有针对性地进行系统配置、合理设计应用程序提供依据。     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

基于元胞遗传算法的机器人路径规划研究

使用基本遗传算法进行移动机器人路径规划时,面临路径进行插入修复无法保证解的可行性,且算法易陷入局部收敛的问题;针对上述问题,通过使用元胞遗传算法增强了路径规划环境建模的通用性,并在算法适应度函数中加入路径平滑因素改善了元胞遗传算法的路径;仿真实验表明,该算法和基本遗传算法相比,机器人行驶路径的长度减少,转角绝对值之和减小,得到了距离短且平滑的路径,提高了移动机器人的行驶效率和平稳性;由于算法良好的隐性迁移机制,因此在局部优化时保持了群体的多样性,一定程度克服了算法的早熟现象,有效解决了移动机器人路径规划问题。     

改进Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测方法

针对镀锌板在生产工艺和传输过程中对镀锌板表面造成缺陷的问题;文章应用了基于Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测系统,由数字光源控制器、高速CCD相机、同步触发器和编码器等硬件设备共同连接组成,采集到镀锌板表面的图像,然后将图像传输给基于Otsu算法的图像处理系统;改进优化了Ostu算法,在一维直方图求解最佳截距阈值,利用该阈值和二维信息完成图像的分割,提高了图像的抗噪能力;使用分块检验所发初步判定镀锌板表面缺陷,再逐个排查确认缺陷区域,对缺陷特征进行分类并保存在缺陷数据库中,同时发出预警;实验结果显示文章研究的检测系统对镀锌板表面缺陷检出率最高可高达98％,检测出缺陷镀锌板的数量最多,系统的检测精度高.     

k分搜索的时间复杂度分析

分治策略的思想是将一个规模较大的问题分解为多个形式相同的子问题来解决。搜索是指在一个排好序的数组中寻找与给定数值x相等的元素,传统的搜索算法是遍历,而二分搜索是一种基于分治策略的搜索算法。二分搜索是将数组每次分为相等的两部分,将待查元素x与数组中间的元素比较,若相等则搜索成功;否则将搜索范围缩小为原来的一半,之后以此类推,直到找到待查元素,与遍历相比,二分搜索复杂度明显降低。以二分搜索为基础,每次可以将数组分为更多部分,即k分搜索,探寻k为何值时k分搜索算法的时间复杂度最低,能够对搜索算法进一步优化。通过分析、归纳与证明,得出k分搜索的时间复杂度为O(klog_kn),由于该函数是递增的,因此二分搜索是效率最高的搜索算法,复杂度为O(log₂n);此外,当k=n时,k分搜索退化为遍历,复杂度退化为O(n)。