协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解

考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。     

轧机垂直系统动力学参数辨识

 针对轧机垂直系统动力学参数可信度不足等问题，提出一种基于实测数据的改进粒子群算法辨识轧机垂直系统动力学参数的方法。首先,将轧机垂直系统刚度和阻尼考虑成达芬振子和范德波尔振子，构建轧机垂直系统非线性动力学模型，并对粒子群算法进行改进；然后，通过数值仿真算例辨识得到系统在感染噪声和不含噪声时的动力学参数，验证了该算法的有效性；最后，以现场某轧机垂直系统为研究对象，基于现场实测数据，应用该算法进行辨识，得到了轧机垂直系统动力学参数估计，通过实测位移、速度和加速度信号分别与辨识后的位移、速度和加速度信号进行对比，证明该方法辨识轧机垂直系统动力学参数结果可靠，具有一定的工程应用价值。     

能力导向的应用型本科大数据专业课程群建设研究

针对大数据技术尚缺乏完善的课程体系的现状,分析应用型大数据人才的能力需求,提出一种针对应用型人才培养的课程群建设方案,详细阐述该方案的教学设计、评价方法等相关设置,构建合理有效的应用型大数据本科专业的人才培养模式和管理体制。     

基于卸压效果的煤层群开采首采层合理确定研究

为科学确定石壕煤矿的首采层,通过建立相应的数值模型,揭示了不同首采层开采其邻近层应力、位移及裂隙的演化规律,确定了邻近层的卸压范围,结合煤层瓦斯参数与生产系统复杂性来综合选取首采层。最终确定6~#煤层为最佳的首采保护层。研究结果对煤层群开采首采层的合理确定具有一定指导意义。     

双圈同轴型光纤传感器结构的优化与试验验证

为了验证用于测量物体表面形貌的双圈同轴型光纤传感器的数学模型的可行性、优化新结构光纤传感器中的参量以提高光纤传感器线性测量范围和灵敏度，采用了不影响调制特性曲线前坡数据的镜子纸作为反射面进行试验验证，并对新结构的光纤传感器进行了理论分析和数学建模，然后采用粒子群算法对新结构中的倾斜角度进行了优化。结果表明，以镜子纸为反射面所得的试验曲线与仿真调制特性曲线吻合，证明了用于测量物体表面形貌的双圈同轴型光纤传感器的数学模型的可行性；经粒子群算法优化后的倾斜角度为2.33°，此时前坡线性测量区间和灵敏度分别是倾斜角为零时的1.14倍和1.89倍。新结构的双圈同轴型光纤传感器展现出了良好的测量性能和应用前景。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。