基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法

为了提高认知无线电网络的攻击检测效果,提出一种基于人工蜂群算法的双门限认知无线电网络的攻击检测算法。收集网络中所有次级用户向融合中心发送的报告,对信号进行预处理并将信号传递至人工蜂群算法;蜂群的雇佣蜂阶段评估次级用户子集的适应度,观察蜂阶段根据解的相关信息开发可行解,选择最优的次级用户子集;观察蜂的结果传递回蚁群,并且更新蚁群的全局信息素值,蚁群对新解集进行开发操作。该算法结合人工蜂群算法与人工蚁群算法在全局搜索与局部开发之间达到平衡。仿真实验的结果显示,该算法实现了较高的检测率与较低的错误率,从而有效地优化了频谱利用率。     

超声乳化摘除联合人工晶状体植入术治疗超高度近视并发白内障的效果及其并发症

目的:观察探讨超声乳化摘除联合人工晶状体植入术治疗超高度近视并发白内障的效果及并发症,总结临床应用价值。方法:选取2018年1月-2019年5月来本院就诊的超高度近视合并白内障患者60例,按照随机数字表抽取法分为对照组和观察组,各30例。对照组行白内障囊外摘除联合人工晶状体植入术,观察组行超声乳化摘除联合人工晶状体植入术,观察对比两组术后眼压,术后第1、3、9、12周的裸眼视力,比较两组有效率和并发症发生率。结果:观察组术后12、24、48 h眼压均显著低于对照组(P<0.05),观察组术后第1、3、9、12周裸眼视力均显著高于对照组(P<0.05),两组有效率和并发症发生率比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:超声乳化摘除联合人工晶状体植入术效果确切,安全性高,具有快速恢复术后裸眼视力、有效控制术后眼压的优势,值得临床推广应用。     

一种人工情绪模型及其电商计算实验应用

针对电子商务顾客购物人工系统的计算实验研究，提出一种基于状态类比假说的人工情绪模型，给出了情绪的产生、增强、衰落和消失过程的描述方法，研究了外部刺激、情感强度和内部驱动力的计算方法，并进行了模拟分析。基于此人工情绪模型，构建了电商顾客购物的情绪-行为影响关系模型；将其应用于电商顾客购物的计算实验分析。结果表明，该人工情绪模型能较好地应用于电商复杂人工系统顾客购物的计算实验。     

求解约束优化问题的自适应人工蜂群算法

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。