带状线性方程组的含参交替方向并行算法

在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整,并适当分裂系数矩阵得到新算法,给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HP rx2600集群系统上实现了算法,针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明,所提算法具有较高的加速比和并行效率,明显优于多分裂方法和PEk方法,能合理分配内存,从而有效节省计算时间。针对算例1,加速比和计算效率略优于BSOR方法;而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。     

构建本质图的改进算法*

利用图论相关知识,提出了一种构建本质图的改进算法。数值实验表明,对于V-结构较多的非循环有向图,改进算法能相对较快地确定出其本质图,从而能更好地学习贝叶斯网络的等价类。     

直接支持向量机

基于最小二乘支持向量机变形,得到一个极其简单快速的分类器---直接支持向量机.与最小二乘支持向量机相比,该分类器只需直接求解一个更小规模矩阵的逆,大大减小了计算量,并未降低分类精度.从理论上证明了该矩阵可逆,保证了分类面存在的唯一性.对于线性情形,采用Sherman-Morrison-Woodbury公式降低可逆矩阵的维数,进一步减少了计算复杂度,使其可适用于更大规模的样本集.数值实验表明,新分类器可行并具有上述优势.

     

无线传感器网络动态路由研究与展望

无线传感器网络是集信息采集、信息传榆、信息处理于一体的综合智能信息系统,具有广阔的应用前景,是信息网络技术中的一个新领域.节点资源极端受限、大规模网络的随机散布以及网络拓扑的动态性都给路由选择与优化问题的研究带来了前所未有的挑战.重点介绍了无线传感器网络路由问题面临的挑战,分析了路由问题的多种制约因素,并提出了动态网络拓扑模型建立的必要性和路由问题的发展方向.     

一种多项式光滑的半监督支持向量机分类算法

为了处理半监督支持向量机优化中的非凸非光滑问题,引入一个多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区.采用共轭梯度法求解模型.在人工数据和UCI数据库中的4个数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的.     

利用互信息学习贝叶斯网络结构

由数据构造贝叶斯网络结构是NP-难问题,因此提出了一种基于互信息的改进算法.该算法根据互信息构造初始框架,其次利用最大支撑树算法精简初始框架,并通过条件独立测试添加方向,最后利用贪婪算法得到最优网络结构.数值实验表明,改进算法无论是在B IC的得分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构.     

一种新的智能优化及其改进研究

研究了一种新的进化算法-和声搜索(HS)算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出一种改进的和声搜索算法,算法在保留和声搜索的搜索机理的同时,把混合蛙跳算法中的局部搜索策略引入其中,维持了和声库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,本文提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性.     

模糊概念网络在故障诊断中的应用

基于模糊概念网络模型给出了一种故障诊断的新方法.它利用故障与故障因素间的关联矩阵及其传递闭包,进而完成系统的故障检测.     

具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法

针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算法.利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力,对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点.此外,为了提高算法的全局收敛速度,采用一种基于反学习的初始化方法.通过对12个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较,表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.     

求解方程组的正交差分进化算法

首先利用代理约束概念和修正极大熵函数,将非线性方程组等价地转化为无约束优化函数;然后引入平均相似度概念,设计自适应正交交叉算子,利用正交设计产生初始种群,并在此基础上提出了自适应正交差分进化算法,用于求解修正极大熵函数;最后用方程组验证了算法的有效性。