一种新颖的改进人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法(AFSA)在函数优化问题中存在的后期收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出了一种新的改进人工鱼群算法(IAFSA)。首先,使用混沌变换来初始化鱼群个体的位置,使鱼群更加均匀地分布在有限的区域内,保证种群具有多样性,利于全局收敛;其次,对觅食行为中具有不同函数值的人工鱼个体采取不同的视野策略,不仅提高了算法的寻优速度,而且有效地降低了鱼群陷入局部最优的可能性;最后,根据运动和体能之间的关系构建体能变换模型,在鱼群觅食的后期,体能开始变弱,这时适时地减小鱼群觅食、聚群和追尾行为中移动的步长可有效提高算法收敛的速度和寻优的精度。通过标准测试函数和14个城市的TSP对算法进行验证,仿真实验结果表明,相 比基本人工鱼群算法 ,改进后的算法具有更快的后期收敛速度和更高的求解精度。     

双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法

针对平衡优化算法易陷入局部最优以及收敛速度慢等缺点,提出双曲正切高斯与两阶段反向学习平衡优化算法.首先,将双曲正切函数与黄金分割系数融入高斯分布动态调整算法的全局搜索能力,提高算法寻优精度;其次,为了缓解迭代中种群多样性减少,对种群个体执行遗传算法中交叉和变异操作,使种群最大程度上避免多样性减少;然后,通过两阶段反向学习,种群个体能够通过一般反向学习或随机反向学习增强算法逃离局部最优的能力和加快算法收敛的速度;最后,使用12个基准测试函数、CEC2014函数集、Wilcoxon秩和检验及Friedman秩检验测试改进算法的综合性能,并与其他改进群智能算法进行对比,实验结果表明改进算法优势明显.     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索仿真

针对布谷鸟算法求解复杂的问题时收敛速度过低、全局效果不理想等问题,提出基于反向学习的布谷鸟算法优化搜索方法.对当前布谷鸟群体加入反向学习策略,从全局中找出精英个体,并对个体求反向解,在所得的可行解与反向解中找出最优个体作为下一次迭代的个体.将混沌扰动策略引入鸟巢位置的确定过程,扩大布谷鸟种群的多样性,提高算法整体的收敛精度和搜索能力.最后进行仿真,运用不同方法对四个函数测试的结果中可以看出,所提方法具有更优的搜索能力和收敛速度.     

基于改进鱼群算法的路径测试数据生成

针对自动化软件测试中测试数据自动化生成的问题,提出了一种基于人工鱼群算法的解空间搜索方案。为了提高人工鱼群算法的求解能力,在鱼群算法中引入混沌搜索机制。人工鱼群算法在每次迭代之后,将针对当前全局最优解进行局部混沌搜索,同时淘汰掉部分劣质个体;随后,根据种群的最佳个体收缩解空间搜索区域,并在该空间内随机产生部分新个体。最后,通过在两种三角形判定程序上的实验证明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法。首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度。然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解。在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优。     

新的混合小生境鱼群聚类算法

针对K-Means算法对于初始k值较敏感和容易过早收敛的问题,提出基于人工鱼群机制的K-Means聚类算法(NAFS)。首先,利用先验知识随机产生待求解问题的若干个聚类中心,组成一个鱼群环境;其次,利用鱼群个体的协作、竞争机制寻找满意的结果。鉴于人工鱼群算法后期容易陷入局部最优,根据鱼群聚集度引入小生境算法,改善种群的多样性,提高了算法的求解精度。在KDDCUP99数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的聚类精度,适用于高维数据的聚类问题。     

具有学习机制的正弦余弦算法

针对标准正余弦算法在求解函数优化问题时易陷入局部最优、收敛精度较差等问题,提出了一种具有学习机制的正弦余弦算法。该算法引入精英反向学习策略构造精英及反向群体,对其混合群体进行择优保留,从而优化了种群中的个体位置、提高了算法的寻优精度;同时,利用个体的反思学习能力防止个体盲目地向当前最优解学习,使算法停滞在局部最优,从而有效地避免了算法的未成熟收敛。在13个标准测试函数进行仿真实验,实验结果证明,该算法相比于对比算法具有较强的鲁棒性和函数优化能力。     

一种新型的柯西扰动黑猩猩优化算法

针对黑猩猩优化算法(ChOA)在寻过程中求解精度低、收敛速度慢以及易陷入局部极值点等问题，提出一种新型的柯西扰动黑猩猩优化算法(CP-ChOA).首先采用佳点集映射初始化种群，增加算法在初始阶段的多样性；然后利用变异的柯西算子和反向学习策略，对当前最优位置进行扰动变异并产生新解，以提高算法的收敛速度，避免算法在迭代初期陷入局部极值；最后使用单纯形法策略改善最差个体的位置，增强算法的局部开发能力.选取8个基准函数和部分CEC2014测试函数进行试验仿真，结果表明CP-ChOA算法较标准ChOA算法、改进的ChOA算法以及其他元启发式算法具有更好的寻优性能，并通过优化2个工程设计问题，验证了CP-ChOA算法在工程上的可行性.     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.