一种基于信息分离的高维多目标进化算法

高维多目标优化是指对目标维数大于三维的多目标问题(multi-objective optimization problem,简称MOP)进行优化.大多数传统的多目标进化算法采用Pareto支配关系指导搜索,很难在高维多目标优化问题上得到较为理想的结果.为此,提出了一种基于信息分离的高维多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on information separation,简称ISEA).该算法在目标空间中将原坐标系进行旋转,使第1条坐标轴与向量(1,1,…,1)^T平行.ISEA定义转换坐标的第1个坐标值为收敛信息(convergence information,简称CI),剩余的坐标代表个体分布信息(diversity information,简称DI).同时,采用一种基于分层选择的邻域惩罚机制,利用一种由两个超圆锥组成的邻域形状保持种群的分布性,当个体被选入归档集后,其邻域内的个体将被惩罚进入下一层选择,防止邻近的个体同时被选入归档集.邻域形状的第1部分利用分布信息覆盖邻近的个体,第2部分覆盖边界上的差个体.与NNIA,e-MOEA, MSOPS,AR+DMO以及IBEA这5种经典算法进行了比较.实验结果表明,ISEA在处理高维多目标优化问题时具有良好的收敛性和分布性.     

一种用于流交换的代理重签名方案

为了解决大规模复杂网络环境下流交换的安全问题,首次将代理重签名技术应用到安全流交换中,提出一种用于流交换的基于陷门Hash函数的代理重签名方案.首先,针对陷门Hash函数在流交换应用中存在的密钥泄露问题,提出一种新的基于椭圆曲线的无密钥泄露的陷门Hash函数(EDL-MTH),并对其安全性加以证明;然后,基于EDL-MTH构造了一个在随机预言模型下可证明适应性选择消息攻击安全的代理重签名方案;最后,通过一个示例分析了该方案在安全流交换中的应用和性能.     

倾转旋翼机飞控系统的变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法

结合变精度粗糙集(VPRS)和优化极限学习机(OMELM)诊断算法的优点,将变精度粗糙集引入OMELM中,提出变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法,用于诊断倾转旋翼机过渡模式下飞控系统的故障。首先根据采集的倾转旋翼机多故障输出信号的数据特点,提出一种属性约简算法,定义了一种新的变精度粗熵;然后从信息论互信息增量的角度定义属性重要性,构造OMELM分类器并对约简后的属性特征进行故障多分类;最后以XV-15进行验证,结果表明所提出的方法平均辨识率高、诊断时间短。     

一种应用于故障诊断中的高效推理算法

针对经典联合树推理算法的信息传播共享和推理时间等问题, 提出一种高效联合树推理算法. 该算法基于获得的证据信息和查询节点对原始的网络结构化简, 然后在化简后的网络结构上进行联合树推理. 在信息传递过程中, 该算法可以实现不同证据下的信息共享. 经仿真验证, 高效联合树算法能够在保证准确率的同时, 以更短的时间作出诊断推理. 基于现场收集的数据, 建立水泥回转窑故障诊断系统模型并应用改进的算法实现了精准且快的故障诊断.

     

正态分布区间灰数灰色预测模型

近期灰数预测主要关注无分布信息和均匀分布区间灰数预测. 基于灰朦胧集演化思想, 研究在不确定信息广泛存在的正态分布背景下, 正态分布区间灰数序列的灰色预测问题. 首先, 通过正态分布随机函数实现区间灰数序列与实数序列族的信息等效转换; 然后, 对正态分布区间灰数随机白化序列进行GM(1,1) 建模, 利用最大值最小值及正态分布“3?? 法则”建立区间灰数预测模型; 最后, 通过实例对比分析验证了所提出模型的可行性和有效性, 为区间灰数预测问题提供新的思路和方法.

     

基于信息熵的改进人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵。信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节。通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性。     

一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.

     

基于自适应蚁群遗传混合算法的 PID 参数优化

针对遗传算法易重复迭代、蚁群算法易陷入停滞的缺点,提出基于自适应蚁群遗传混合算法的 PID 参数优化。先用遗传算法获得 PID 参数的初值,再用改进后的蚁群算法自适应调整路径选择概率和信息素更新规则,最终搜索出 PID 参数的最优值。仿真结果表明,对于给定的被控对象,相比于 GA 和 ACS 算法,该算法搜索出的 Kkp、Kki 、Kkd 最优,系统响应时间短,动态性和稳定性佳,说明该方法整定出的 PID 参数值具有最优性。对于其他的控制对象和过程也具有参考价值。     

一种博弈竞争选择的异构无线网络最优接入策略

为了提高异构无线网络的信息传输速率和网络利用率,减少网络的系统开销,提出一种博弈竞争选择的异构无线网络最优接入策略算法,该算法在考虑了实际带宽的情况下引入了代价因子,并得到最大化的网络信息传输速率.在接入网络的选择上,通过采用基于博弈模型和最优接入策略的博弈模型,通过多项服务质量指标来计算综合竞争值,从而通过竞争值大小来选择最优的接入网络.实验仿真及数据结果表明,相比另外两种异构接入网络的选择算法,该算法具有带宽资源利用率和网络信息传输速率更高的优势.     

KICA模式匹配的动态过程监控与故障诊断方法

针对复杂化工过程具有的非线性、非高斯性和动态特征,提出了基于核独立成分分析(KICA)的模式匹配方法,用于动态过程监控和诊断。首先,利用滑动窗建立基准集与测试集的KICA模型,提取各自的核独立元:其次,融合余弦函数绝对值度量和距离度量,提出新的不相似度监控指标,识别训练与测试操作期间的相似模式,进行故障检测:最后,基于两类数据的核子空间之间的差异子空间,获得每个过程变量方向与该差异子空间之间的互信息,并定义新的非线性非高斯贡献度指标,进行故障诊断。基于污水处理过程的仿真结果表明,与主成分分析不相似度因子的方法、标准的独立成分分析(ICA)统计指标方法及标准的ICA T~2/SPE指标融合的贡献度方法相比,本文提出的方法具有更好的检测能力与故障诊断效果。