基于PSO的电容生产工序参数优化

粒子群优化算法是一种基于群智能理论的仿生全局优化方法。该文在对粒子群算法进行研究的基础上,将其应用于解决流程型生产企业的生产过程工艺参数优化。在建立实际生产线模型的基础上,提出了多目标优化策略。仿真结果表明利润、均衡度和库存费均达到一个满意的结果。     

面向应用型人才培养的“信息论与编码”教学与实践

“信息论与编码”以香农三大理论为基础的包括信息度量、信道容量、离散信源编码、信道编码等内容的专业基础课程.简述了目前课程教学存在的现状及问题,并以“信息论与编码”教学为背景探讨如何在面向社会应用型需求方面培养优秀的本科人才.     

面向卓越工程师培养的“通信原理”教学改革与实践

“通信原理”是通信、电子、信息领域的一门重要专业基础课程,主要理论体系由模拟通信系统和数字通信系统两部分构成,包括信息论基础、编码理论、调制解调理论、同步和信道复用等内容.分析本课程教学现状及普遍存在的问题,以面向卓越工程师和应用型人才培养为目标,对“通信原理”课程教学改革与实践方法进行探讨.     

智能轨道交通系统中的检票机设计

首先,介绍了智能轨道交通系统的理念,根据检票机在该系统的地位和作用,提出了智能化服务的业务需求;接着,分析了现有检票机存在的问题,提出了检票机的智能化提升设想,并以嵌入式Linux操作系统为例实现了应用层智能程序软件的主要模块.提出的4层软件架构有助于提高软件的兼容性和可移植性,多进程多线程方式提高了应用软件的自恢复性和智能化,SQLite数据库方式储存数据有利于扩展运营中对数据查询的新需求.     

差分进化算法在游戏策略设计中的应用

基于Robocode机器人战斗仿真引擎,从设计原理和实际实现两方面阐述了运用差分进化算法来设计机器人行动策略。重点介绍差分进化算法理论如何与实际应用相结合:预先对机器人各种行为进行编程,行为选择逻辑应用差分进化算法实现,让机器人具有根据不同的场景和对手,自适应的选择最优的响应策略的能力。运用设计好的机器人与其它机器人战斗,对战斗结果进行分析。最后,提出可改进的若干方向。     

基于协同过滤的连续黑箱优化问题元启发算法选择

算法选择(AS)问题旨在为给定问题在算法集合中选择最佳算法.随着优化算法的不断提出,算法选择问题是优化领域亟待解决的问题.提出基于聚类的元启发算法五星评价体系,将算法性能指标映射至整数评价以减小评价空间.通过测试24种常见优化算法与4种最新CEC大赛优胜算法在219种、3000多个标准测试问题上的性能,得到评价矩阵.将评价矩阵作为训练数据,使用协同过滤(CF)算法建立算法评价的预测模型.使用该模型预测算法集内的所有算法在新问题上的评价,结果显示所提出方法预测精度较高,超过90%的预测最佳算法为最终可行算法.敏感性分析显示,该方法在先验信息有限的情况下仍可以保持较高的预测精度.     

一种智能温控磁疗设备的原型机设计与开发

运用嵌入式系统的开发方法，开发了一种功能较为全面的新型智能磁疗设备原型机。相对于市场上的普遍产品，它具有更高的智能度，为治疗者提供了更大的自主选择空间。在治疗过程中治疗者可以实时监测各治疗部位温度值的变化状况，并据此对磁疗仪的工作模式和新的指标设定结合自己的身体感觉进行完全自主的选择。重点介绍了其功能设计、系统架构、各模块的创新设计与实现方法。     

移动闭塞条件下基于双曲列控策略的发车间隔时间计算

列车间隔时间关乎铁路行车安全和效率。对未来铁路移动闭塞系统发车间隔时间的科学计算进行探讨,引入了能够反映经验丰富司机驾车列车优化行为的基于双曲函数的列车行为控制模型;然后,讨论了列车分段运动方程和车站发车作业、进路解锁等环节,以及各种误差因素,并将它们与基于双曲函数的列车行为控制模型有机结合起来,建立了计算移动闭塞条件下车站发车间隔时间的数学模型,给出了两种不同情形的车站发车间隔时间计算方法,数值仿真试验验证了算法的有效性和可行性。对移动闭塞条件下车站发车环节的列车行为控制和行车组织有较大参考价值。     

一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数（RBF）神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。     

自然计算发展趋势研究

文章对自然计算的内涵进行了分类归纳,包括进化计算、生物启发计算、群体智能等,指出了各子类最显著的特点。在此基础上,介绍了自然计算最主要研究领域的发展趋势。讨论并证实了自然计算的有效性、内涵的丰富性及其巨大的发展空间。