水文地质模型参数估计的一种数值方法

给出了用于水文地质模型参数估计的一种改进的基因算法，分析了该算法参数的寻优特性，得到了该算法参数的简便设置技术，并结合实例说明了它的应用。     

自适应基因算法在环境优化问题中的应用

探讨了基因算法的原理及本身参数优化特性，总结参数的简便设置技术，并针对该法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小，及可能会出现过早收敛的问题，提出了自适应加速基因算法，实例应用结果表明，该法具有直观、简便、快速，适用性强等特点，可广泛应用于各种优化问题中。     

基于自适应粒子群优化算法的光伏电池参数辨识

利用双二极管等效电路模型进行光伏电池输出特性仿真,基于光伏电池的U-I数据建立了目标寻优函数,采用自适应粒子群优化算法对光伏电池参数进行了反演计算.结果表明:U-I反演曲线与实际曲线基本吻合,自适应粒子群算法与单纯形方法的参数辨识结果均与理论值相符,权重因子策略和种群规模对自适应粒子群优化算法寻优结果具有显著影响,基于自适粒子群优化算法的光伏电池参数辨识方法具有更高的求解精度和寻优效率.     

基于多径参数模型和混合优化的时变水声信道跟踪

针对海洋水声信道的稀疏特性,将多径水声信道冲激响应建为一个由各多径分量的时延和幅度组成的多径参数模型.该模型中输入信号向量产生的响应与多径时延参数呈非线性关系,与多径幅度参数呈线性关系.基于此特点,针对海洋水声信道的时变特性,分别采用进化算法和LMS自适应算法对模型中的多径时延和幅度参数进行混合寻优,从而解决时变信道条件下模型参数寻优困难的问题.仿真及海试信道跟踪实验结果表明:采用多径参数模型可降低模型寻优对象的维数,减少运算复杂性,提高估计效率;采用混合优化算法可减少多径参数模型的非线性寻优的复杂度,与进化算法相比,该算法具有更优越的时变信道跟踪性能.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

基因算法及其在最优搜索上的应用

本文对一种新的搜索算法——基因算法进行了基本研究。基因算法是对自然界生物进化的一种模仿,它包含三个基本的算子:再生、交叉和变异。本文对基因算法的过程作了描述,并对其参数设计进行了简单的定性分析。最后还将基因算法用于一维、二维和三维的函数寻优,给出了许多试验的结果。     

基于混沌粒子群算法的伺服阀动态参数寻优

以双喷嘴挡板伺服阀为研究对象,确定6个动态参数为待寻优参数,根据快速性和稳定性的优化目标,建立伺服阀动态参数优化模型。优化模型运用混沌粒子群优化算法对伺服阀的动态参数进行寻优,得出一组最优解。通过对寻优前后数据的MATLAB仿真对比分析,验证了优化模型和优化方法的有效性。     

参数并行：一种基于群启发式算法的机器学习参数寻优方法

针对机器学习算法超参数寻优效率低的问题和参数寻优主流算法的特点,提出了一种基于参数并行机制的机器学参数寻优方法。该方法利用群启发式算法来进行机器学习算法的参数寻优,将种群转换为Spark平台特有的弹性分布式数据集,针对参数寻优耗时特点并行计算种群中个体适应度。选取随机森林和遗传算法作为实验算法设计了多组实验对所提出的学习训练方法进行验证。实验结果表明,在20万条以下的小数据量下,文中提出的基于参数并行机制的机器学习参数寻优方法与基于数据并行机制的机器学习参数寻优方法相比,运行时间最多能够减少2个小时,并具有良好的可扩展性。     

SCA-SVM模型在年径流丰枯识别中的应用

通过4个典型测试函数对一种新型全局优化算法——正弦余弦算法(SCA)进行仿真验证,仿真结果与粒子群优化(PSO)算法、模拟退火算法(SA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群算法(ABC)进行对比.利用SCA搜寻SVM最佳学习参数,提出SCA-SVM年径流丰枯识别模型.以龙潭寨水文站为例进行实例研究,利用月径流序列均值及标准差构建月径流分类标准,并基于该分类标准构造样本对SCA-SVM模型进行训练及检验,利用训练好的SLC-SVM模型对实例年径流丰枯进行识别.结果表明:SCA算法寻优精度远优于SA、CS、PSO和ABC算法,具有调节参数少、收敛速度快、寻优精度高和全局寻优能力强等特点;SCA-SVM模型对训练及检验样本的识别率均为100%,具有较好的识别效果和精度.     

基于Fibonacci数列的变步长相关分析辨识算法

相关分析辨识算法在工程上是一种常用的参数辨识算法,文章在介绍该算法基本原理的基础上,将Fibonacci数列引入该算法,并在算法中采用基于修正的Fibonacci数列的变步长方法寻优模型参数。仿真结果表明,寻优的收敛速度明显加快。     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

基于混合遗传算法的多约束组播路由优化算法

针对目前多约束组播路由算法中存在的算法复杂,不能求出其精确解和运算量大,解不稳定等问题提出了一种新的组播路由优化算法,其核心是采用改进的遗传算法。该算法采用模拟退火算法与遗传算法相结合的方法,编码采用实数编码结构,交叉和变异概率适当选择,合理设计适应度函数。仿真结果表明,该算法是有效的,稳定的,比传统遗传算法性能优越,具有较强的实用性。     

基于马氏距离的模糊聚类优化算法——KM-FCM

为了解决以欧氏距离作为相似性准则的传统模糊聚类算法对多维数据处理不利的问题,采用马氏距离代替欧氏距离,对基于马氏距离的模糊聚类算法进行优化研究,以增强基于马氏距离的模糊聚类算法的聚类效果和能力。通过构造启发式搜索与k-means算法结合的初始优化方法,利用可以自动调节最佳聚类数的有效性函数,提出了一种优化算法KM-FCM,并将此新算法与FCM,FCM-M,M-FCM聚类算法在3个标准数据集上进行了实验。结果表明,KM-FCM算法有效,聚类精度比FCM,FCM-M,M-FCM高,对高维数据聚类识别能力强,具有全局优化作用,并且聚类个数无需提前设定。新算法可为基于马氏距离的模糊聚类算法的优化提供参考。     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法，精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法，MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题，基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性．仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性．     

基于局部对称性及灰度统计特征的人眼定位方法

为了兼顾人眼定位方法的准确率和实时性,提出基于局部对称性和灰度统计特征的人眼定位方法。该方法结合了模板匹配与对称变换的思想,利用了人眼灰度统计信息,取得了较好的效果。通过仿真实验表明:算法在满足算法定位准确率的同时,具有较好的实时性,因为其算法复杂度相对于模板匹配法和基于学习的方法大大降低。     

物联网密文数据访问中可撤销的混合加密控制算法设计

针对物联网密文数据访问中用户隐私数据的安全性与数据应用操作效率要求之间的矛盾问题,提出一种新的可撤销的混合加密控制算法。介绍了对称加密算法,根据物联网密文数据访问中用户录入的指纹,通过数据特征提取过程、模板生成过程以及密钥生成过程生成可撤销密匙。介绍了公钥加密算法,给出物联网密文数据访问中公钥加密算法加密过程。对对称加密算法和公钥加密算法的性能进行对比,将二者结合在一起形成可撤销的混合加密控制算法。将椭圆加密算法和AES加密算法作为对比进行测试,结果表明所提算法效率高,对明文和密钥有较高的敏感性。     

基于蝙蝠算法的K均值聚类算法

为解决传统 K-means 算法中因初始聚类中心选择不当而导致聚类结果陷入局部极值的问题, 采用蝙蝠算法搜寻 K-means 算法的初始聚类中心, 并将模拟退火的思想和基于排挤的小生境技术引入到蝙蝠算法中, 以克服原始蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、 搜索力不强等问题。 同时, 通过测试函数验证了其有效性。 最后利用改进后的蝙蝠算法优化 K-means 算法的初始聚类中心, 并将该改进的算法与传统的 K-means 算法的聚类结果进行了对比。 实验结果表明, 改进后的算法的聚类性能比传统的 K-means 算法有很大提高。