粒子群优化算法的发展趋势

分析优化算法的发展历程,指出粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的一种算法,简单易行,可调参数少,研究广泛且发展迅速.结合图形给出算法的个体极值和整体极值的搜优运动过程.研究总结算法的研究现状及特点,认为PSO还需要完善和继续研究.提出将算法应用于复杂的约束优化、随机优化与最优控制问题是算法应用研究的方向,并指出对该算法完整的收敛性分析是算法成熟的标志.     

基于支持向量机的柠檬酸发酵过程统计建模

鉴于生物发酵过程的高度非线性，且样本采集困难，数据总量较少等，采用支持向量机(SVM)方法，为柠檬酸发酵过程建模，得到最终酸度与相关因素间的定量关系。通过优化建模参数，所建SVM模型具有较高的拟合能力，且预测误差小，稳健性好。实例表明，与人工神经元网络等方法相比较，SVM方法更为优越。     

编程语言BASIC简介(Ⅲ)

第三讲逻辑运算和程序控制在第一讲中,已介绍了 BASIC 语言的一些基本问题,其中谈到 BASIC 程序通常按照语句编号的升序,依次执行各行语句。第二讲说明了如何加工数据,其关键是编写算术表达式,由此可实现种种算术运算。在解决实际问题时不仅需要算术运算,还常要求对一些条件进行判别,并根据判别结果,决定解题步骤。例如,数学上,要求一元二次方程 ax~2 bx c=0的实根时,     

径向基网络的研究进展和评述

径向基网络(RBFN)是当前人工神经网络技术研究的热点之一,并以其优良的性能广泛应用于各个领域。该文简要介绍了RBFN的结构特点,与经典的多层前传网(MLFN)进行对比,分析了RBFN学习算法从经验到理论,从繁杂到简捷的发展进程,及其存在的问题,归纳了RBFN的一些特殊类型,并对RBFN的研究和发展进行了展望。     

势RFB网络及其在水质诊断中的应用

阐述了标准ＲＦＢ网的机理和算法，指出其算法上存在的不足，进而引入基于势函数算法的ＲＢＦ网（简称势ＲＢＦ网）通过实验论证了势ＲＢＦ网不仅训练速度快，而且能克服标准ＲＢＦ网的不足，具有良好的分类效果。     

基于CCA-LSSVM在线检测流化床平均粒径

平均粒径是气固流化床聚合工艺的重要参数,传统的方法难以在线取样和检测.流化床声波信号易于采集,在线检测优势明显.本文基于小波包分析,从声波信号中导出与粒径相关的尺度和频率分量,构成能量模式,并以分类相关成分分析从中提取分类能力很强的特征,并排除复共线性,由此构建最小二乘支持向量机分类器用于粒径识别,其拟合和预测性能良好.应用于聚乙烯流化床实例,效果令人满意,其中半对半策略效率更高,值得推荐.     

网通产业苏醒VoIP热潮再现

彷佛是受到德士通科技在上市之后连续几天的涨势,静静耕耘好一阵子的VoIP的市场就在刹那间成为众所瞩目的焦点。随着网络基础建设的扩充与宽频使用者的增加,因特网对于人们生活的影响也已从使用者间单纯的文字与数据的传递,朝向彼此间语音与多媒体信息的交流。也正因为如此,一种以Internet Protocol架构为基础的语音传输应用(即所谓的Voice over IP;以下简称VoIP)也开始为人们所重视。     

展望2004年半导体产业前景

由经济部技术处IT IS计划主办,经济部技术处ITIS项目办公室/工研院经资中心所执行的年度盛会-“2004产业生命力之新契机研讨会”,已于3月下旬隆重举行。 本文将就本次活动中属于半导体产业领域的关键议题,搭配相关的市场信息,在此为您进行简短的评析与讨论。     

基于混合粒子群算法的复杂相平衡计算方法

对于含有两个部分互溶液相的相平衡问题,采用经典方法收敛困难或易陷于平凡解。为此根据最小Gibbs自由能原理,提出采用混合粒子群算法搜索全局最优解,计算得到系统的最小Gibbs自由能状态,实现复杂相平衡计算。通过改建目标函数,减少计算量,并引入组分相分率,将物料平衡约束转换为规范型立方空间的优化问题,适于粒子群算法搜索。在常规粒子群算法中引入Nelder-Mead单纯形操作,可显著提高搜优的速率和精度。将其应用于甲苯-水-苯胺液液平衡和苯-乙腈-水汽液液平衡计算,取得了良好的效果。     

多S型前馈网分类器及其在毒性识别中的应用

设计了一种新颖的、表达能力很强的多S型函数，以其作为单输出神经元的活化函数所构建的多S型前馈网(MS—FN)分类器，结构简洁，训练速率高，由此建立的多分类模型有很强的判别能力，且具有优良的泛化性和稳定性，还推导了相应的Levenberg—Marquart(LM)训练算法，并应用于胺类有机物急性毒性的定量构效关系，所建模型样本预报正确率高，实例表明MS—FN分类器是化学模式识别的一种有效工具。