结合支持向量机和近邻法的太阳耀斑预报方法

为了提高太阳耀斑预报模型的预报精度,提出了一种结合支持向量机和近邻法(SVM-KNN方法)的太阳耀斑预报方法.将太阳耀斑预报问题看作一个模式识别问题,在此基础上建立新的预报方法.选择太阳活动区的特征参量作为预报因子,如果活动区未来48小时发生大于等于M级耀斑标识为正例样本,未发生耀斑为反例样本,由这些样本组成训练集代入SVM训练算法构造了耀斑预报模型.通过输入活动区的特征参量值,预报模型使用SVM-KNN分类算法预报该活动区未来2天内是否发生太阳耀斑.模拟预报结果表明,新方法比使用SVM方法具有较高的报准率,可以应用到其它太阳活动预报领域.     

一种基于多代理的演化多目标优化算法

为解决多目标优化中求帕列托最优解集的问题,引入多代理演化的思想.在演化的机制上,每个目标赋予单个代理人,这些代理人拥有各自的演化群体.以各自的单个目标作为演化过程中的评价函数,并且以它们各自选择出的优良解群体的分布作为概率分布,通过代理人的通信将这些概率分布合成,作为产生出下一代解的依据.在一些测试问题上,很少的演化代数内,将解群体收敛到帕列托最优解集.该方法在求解多目标优化问题帕列托最优解集上具有较高的效率.     

随机选择最优个体的量子粒子群优化算法

在分析量子行为粒子群优化算法的基础上,针对算法后期粒子群体容易聚集到一个狭小搜索区域,群体多样性降低的问题,提出了在算法中引入随机选择最优个体的改进方法,提高算法搜索过程中粒子群体的多样性。将改进后的量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较,仿真结果表明改进后的算法更适合解决多峰类的优化问题。     

双马尔可夫决策过程联合模型

人类在处理问题中往往分为两个层次,首先在整体上把握问题,即提出大体方案,然后再具体实施.也就是说人类就是具有多分辨率智能系统的极好例子,他能够在多个层次上从底向上泛化(即看问题角度粒度变"粗",它类似于抽象),并且又能从顶向下进行实例化(即看问题角度变"细",它类似于具体化).由此构造了由在双层(理想空间即泛化和实际空间即实例化)上各自运行的马尔可夫决策过程组成的半马尔可夫决策过程,称之为双马尔可夫决策过程联合模型.然后讨论该联合模型的最优策略算法,最后给出一个实例说明双马尔可夫决策联合模型能够经济地节约"思想",是运算有效性和可行性的一个很好的折中.     

基于最优模糊PID温度控制方法研究

针对某智能大厦空调的温度控制系统,引入了一种新的模糊推理方法,设计了模糊PID控制器.该模糊推理方法将优化和反馈的思想引入推理过程中,依据不同的优化指标进行推理,使推理过程更为有效,论文给出了应用该推理方法的具体过程.以建立起的温度系统模型为基础,设计了基于最优模糊推理的温度系统模糊PID控制器,进行了仿真研究,仿真结果和实际运行表明了该控制方法具有强鲁棒性和良好控制品质.     

基于惩罚函数的演化测试优化方法研究

演化测试是一种有效的测试用例自动生成技术。它将测试用例的生成的过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题,可以自动生成高质量的测试用例。目前,演化测试技术已经在许多测试领域被广泛地研究。研究发现,演化测试过程中无效解和局部最优解的存在扰乱了演化正常进行,降低了演化测试的性能。针对演化测试中存在的问题,提出基于惩罚函数的适应值函数F（x）,对无效解和局部最优解进行惩罚,有助于演化过程中根据适应值选择更合适的个体进行遗传操作,提高演化测试的性能。实验结果表明,F（x）有效降低了无效解和局部最优解的适应值,提高了演化测试的性能。     

解决对信息化的认识问题

首先必须明确企业计算中心的作用,无论发挥到什么程度都只能是对企业管理工作的技术配合。永远也不可能由计算中心决定企业的管理目标,关于这一点黄伟要在适当的时间向企业的决策层领导解释清楚,赢得上层的理     

叠加服务器与存储

在数据中心相对单一的环境中,如果从系统管理和成本出发,服务器与存储的统一解决方案不失为一种选择。迄今为止,市场上存在许多面向服务器与存储网络基础设施的管理解决方案,但许多只实现了基本     

航空永磁同步发电机系统改进型电压反馈弱磁控制策略研究EI北大核心CSCD

针对航空永磁同步发电机系统,提出一种改进型电压反馈弱磁控制策略。首先,分析基于电压反馈弱磁控制的回路设计方法以及稳定性问题。其次,提出改进型电压反馈弱磁控制方法,并进行系统稳定性分析。在该方法中,转矩电流的动态限幅值是基于弱磁区域所需的发电功率,而不是电流极限圆。同时,根据转矩电流限幅值的获取方式,将改进型电压反馈弱磁控制分为查表法和解析法。当定子铁心不饱和时,永磁发电机电磁转矩和转矩电流之间是线性关系,这两种形式的控制效果相同,但解析法具有计算简单、程序移植性强的优点。当定子铁心饱和时,永磁发电机电磁转矩和转矩电流之间的关系是非线性的,此时查找表法能够提升直流母线电压的稳态控制精度。最后,通过实验结果验证了所提弱磁控制方法的有效性。     

一种新型单层递归神经网络解决非光滑伪凸优化问题

非光滑伪凸优化问题是一类比较特殊的非凸优化问题,常出现在各类科学与工程应用中,因此具有很大的研究价值.针对现有神经网络模型解决非光滑伪凸优化问题存在的不足,该文基于微分包含理论,提出一种新型单层递归神经网络模型.通过理论分析,证明了神经网络状态解在有限时间内收敛到可行域,且永驻其中,最终神经网络状态解收敛于原优化问题的最优解.最后,通过数值实验,验证了所提理论的有效性.与现有的神经网络相比,该文所提神经网络模型结构简单仅为单层,不需要提前计算罚参数,且对初始点选取没有任何特殊的要求.