基于粒子群优化的过程神经网络学习算法

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法.新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化.新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构.粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能.两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.      

一种搜索空间自适应变化的自适应粒子群算法

提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上均较标准粒子群优化算法和普通自适应粒子群优化算法有明显提高.     

基于粒子群优化算法的电阻抗图像重建

电阻抗成像的实际应用具有许多优越性,但电阻抗图像重建是一个严重病态的非线性逆问题.目前电阻抗成像的静态算法大多采用Newton-Raphson类算法,这类算法需要计算Jacobian矩阵、使用正则化技术等,算法复杂且稳定性较差.针对该问题,采用了一种新的求解逆问题的方法:粒子群优化算法(PSO).PSO是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法,具有算法简单、调节参数少、收敛速度快、易于实现等特点.给出了电阻抗成像的建模模型,并对粒子群优化算法做了适当的改进以适应电阻抗问题的求解.与牛顿类算法相比,它可以省去繁复的雅可比矩阵计算过程,而采用自适应搜索来求取最优解.仿真结果表明,应用PSO进行图像重构时,能够对突变区域进行准确的定位,图像分辨率较高.     

基于神经元网络和粒子群优化算法的轧制工艺—性能优化

为了达到厚板生产中的强度和屈强比等性能指标,本文在用神经元网络对屈服强度和抗拉强度建模的基础上,结合粒子群优化算法对粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明,本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数,从而为优化工艺或柔性化生产工艺的设计提供指导。     

基于神经元网络和粒子群优化算法的轧制工艺一性能优化

为了达到厚板生产中的强度和屈强比等性能指标，本文在用神经元网络对屈服强度和抗拉强度建模的基础上，结合粒子群优化算法对粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明，本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数，从而为优化工艺或柔性化生产工艺的设计提供指导。     

基于案例推理的中厚板轧机轧制规程智能优化

为了提高中厚板轧制规程分配的合理性和计算效率,提出利用智能优化技术进行中厚板轧制规程智能优化.该智能技术为混合遗传算法(GA)的改进粒子群算法(PSO)与案例推理算法(CBR)结合运用的一种多目标智能优化技术.采用CBR检索最相似案例,如果案例可以重用,将其作为最终规程进行现场轧制;如果不能重用,将其作为智能优化初始值,通过GAPSO算法围绕目标函数进行全局优化.分析了CBRGAPSO算法的时效性和有效性,证明该算法计算时间更短且优化后的规程分配更合理,更适合中厚板轧制规程优化计算.     

基于粒子群算法的粗轧宽展控制模型优化仿真

粒子群优化算法因为其简单可行以及效果显著而越来越广泛地被应用于模型优化中，采用粒子群算法对粗轧宽展控制模型进行优化，解决了传统方法难以解决的问题，结果表明优化后的模型效果明显优于原来模型，体现了粒子群算法在优化领域的优越性。     

粒子群优化增强大津法的气泡分割方法研究

提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增强大津法的阈值选取时间,求出分割阈值完成气泡的分割.实验结果表明,此方法能更准确,更快速的实现稀疏气泡的分割.     

多目标粒子群优化算法研究综述

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先,回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论;其次,分析了多目标优化所涉及的难点问题;再次,从最优粒子选择策略,多样性保持机制,收敛性提高手段,多样性与收敛性平衡方法,迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果;最后,指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向。      

冷轧辊啃伤技术探讨

结合生产实际介绍了冷轧机轧辊边部啃伤的现象及成因,并提出预防轧辊啃伤的措施,为冷轧机生产操作提供了参考。     

基于电子商务的柔性工作流的研究

电子商务流程的易变性对工作流系统提出了增加柔性的要求.文章提出了一种基于电子商务的柔性工作流系统结构,并给出了其在电子商务中的一个具体应用网上购物的例子.     

基于PPTP的VPN技术研究

阐述了基于PPTP的VPN(Virtual Private Network)的相关概念、工作原理以及在阿姆瑞特防火墙上的具体实现.     

镁合金表面磷化处理的研究

采用了一种适合镁合金磷化处理的磷化液配方，并对传统的磷化工艺进行了改进，得到的镁合金磷化膜不仅致密、均匀，而且与基体金属之间有很好的附着力，因此具有较好的耐蚀性能。     

聚氨酯泡沫上化学镀镍研究

实验给出了聚氨酯泡沫的粗化和化学镀镍工艺参数;研究了对化学镀镍沉积速度影响的因素,发现温度、还原剂和金属镍盐浓度是主要影响因素,随着温度的升高及还原剂与镍盐浓度的增大,镀速增加。化学镀镍后经电镀、热解和热处理制得泡沫镍。     

Reflections on "Reflections on introspection."

Comments on J. Radford's (see record 1974-26503-001) reflections on introspection as event and process and argues that they reflect prevalent misconceptions and distortions of the behaviorist view of the status of introspection in psychological inquiry. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

Study on Surface Treatments on CdSe Wafers

The surface treatments on CdSe wafers were studied by means of SEM, XPS and micro-current test instrument. The relations between electrical properties of CdSe wafers and surface topography, composition and structure were analyzed. The results show that the change of surface composition by etching is beneficial to decrease leakage current. Meanwhile, the increase of oxygen on surface caused by passivation can largely decrease leakage current. When passivating time is 40 min, the wafers surface appears smooth and compact, which will decrease the density of surface state, the optimal electrical property of the wafer is therefore obtained.     

增强铜表面热喷涂涂层结合力的探讨

通过对紫铜基体采用超音速喷涂自溶性合金并进行热处理,使紫铜与自溶性合金界面产生微冶金结合区,从而增强结合力。