基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法

针对传统的否定选择算法中生成大量无效抗体,并且抗体之间缺乏多样性的问题,设计了基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法。将决策树和遗传算法引入传统的否定选择算法中,利用决策树计算抗原和抗体之间的亲和力,提出了新fitness的计算公式,并利用抗体浓度衡量抗体集的多样性,将低浓度抗体代替高浓度抗体,实现了抗体的多样性,确保了当抗体集的数量一定时尽可能覆盖最大的非自体集空间,以提高抗体集的性能。     

全自动酶免工作站计算机控制系统设计

介绍了酶免工作站软件控制部分的分析和设计。按软件工程的设计思想,归纳出系统的对象,给出系统实现单文档多视和控制类的详细设计。并将一种改进的自适应遗传算法应用于系统执行效率的优化。此开发系统已投入实际试验,从实际使用的效果看,试验执行效率提高了69.9%,血样检测的准确率也达到了99.6%以上,因此,每台酶免仪每天可以多检测120个左右的血样,如果按照现在医院血液检测的指导价,每台酶免仪每年可为医院多创造150万人民币左右的利润。     

Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用

投影寻踪是一种降维处理技术,通过它可以将多维分析问题通过投影方向转化为一维问题分析。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题来进行解决。选取某地区大气环境质量评价的投影寻踪评价模型,编制相关的目标函数和约束函数,应用基于MATLAB的遗传算法和直接搜索工具箱进行优化求解。结果表明：该工具箱在求解此类非线性优化问题上的有效性和方便性,从而为各领域应用投影寻踪模型提供了强有力的优化工具。     

一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法

基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。     

含多电解槽的新能源制氢能量管理优化

新能源制氢系统是提升风能、太阳能等新能源发电消纳的有效途径。目前国内外关于电解槽能量管理的相关研究以单电解槽为主。单电解槽能量管理未考虑电解槽非线性的工作特性,难以兼顾多个电解槽制氢效率,影响系统经济性。论文针对含有多电解槽新能源制氢系统的能量管理问题进行了研究。以新能源消纳率、经济收益、制氢率为目标,考虑单个电解槽运行特性及生产约束等条件,建立包含风电、光伏、蓄电池、电解槽多个模块的能量管理优化模型,并采用SPEA2算法求解多目标优化问题。仿真研究表明,所提能量管理策略能够实现新能源发电的100%消纳,单位制氢效益可提升5.15%。因此,多电解槽制氢系统进行有效的能量管理有助于提高制氢效率,有效克服单电解槽运行及能量管理的不足。     

Precise identification of moving vehicular parameters based on improved glowworm swarm optimization algorithm

This paper proposes an indirect method for the identification of moving vehicular parameters using the dynamic responses of the vehicle. The moving vehicle is modelled as 2-DOF system with 5 parameters and 4-DOF system with 12 parameters, respectively. Finite element method is used to establish the equation of the coupled bridge–vehicle system. The dynamic responses of the system are calculated by Newmark direct integration method. The parameter identification problem is transformed into an optimization problem by minimizing errors between the calculated dynamic responses of the moving vehicle and those of the simulated measured responses. Glowworm swarm optimization algorithm (GSO) is used to solve the objective function of the optimization problem. A local search method is introduced into the movement phase of GSO to enhance the accuracy and convergence rate of the algorithm. Several test cases are carried out to verify the efficiency of the proposed method and the results show that the vehicular parameters can be identified precisely with the present method and it is not sensitive to artificial measurement noise.     

Topological derivative-based technique for imaging thin inhomogeneities with few incident directions

Many non-iterative imaging algorithms require a large number of incident directions. Topological derivative-based imaging techniques can alleviate this problem, but lacks a theoretical background and a definite means of selecting the optimal incident directions. In this paper, we rigorously analyse the mathematical structure of a topological derivative imaging function, confirm why a small number of incident directions is sufficient, and explore the optimal configuration of these directions. To this end, we represent the topological derivative-based imaging function as an infinite series of Bessel functions of integer order of the first kind. Our analysis is supported by the results of numerical simulations.     

电力有源滤波器控制器的研究与仿真分析

建立了包括有源电力滤波器（ＡＰＦ）在内的公共连接点（ＰＣＣ）的数学模型;针对实际控制器计算过程中的时间延迟,提出对负载电流值进行预测的两种算法,对逆变器的开关元件提出一种新型脉宽调制（ＰＷＭ）控制方案,并采用电力电子仿真软件包进行了仿真验证。     

一种快速自适应谱估计算法

通过对梯度格型快速自适应算法的研究,结合最大熵谱外推目前存在的缺点,将梯度格型算法应用于最大熵谱外推中,并将其与伯格算法进行了比较。     

数据分析及无损编码技术在电脑袜机上的应用

该文主要介绍了袜机数据的整合及对整合的效率进行了分析,有效的减小了数据所占用的位数;根据袜机数据的特点且存在大量的重复性字符,我们应用无损编码技术对袜机数据冗余部分进行压缩,通过比较几种无损编码技术的平均压缩率,得出了最适合袜机数据的压缩方式。