可拓K近邻算法在数据聚类分析中的应用

针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法（Extension K Nearest Neighbor,EKNN）。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。     

基于遗传算法与可拓神经网络的故障诊断

可拓神经网络是基于可拓理论和神经网络而设计的一种新的方法,它即充分利用了可拓学定性描述和定量描述的优点,又考虑了神经网络并行结构的特点.它由输入和输出两层可拓神经元构成,在每个输入神经元和输出神经元之间有两个连接权值.然后利用遗传算法全局搜索能力,对建立的可拓神经网络的权值进行优化,在优化过程中利用可拓神经网络输出的正确次数与可拓神经网络输入的样本总数的比值作为适应度函数,染色体根据物元的节域进行实数编码,计算出的可拓距离的最大值对应的物元与样本一致时,输出正确次数累加一次.算法终止条件为误差值达到要求.最后利用该方法开发了励磁系统的故障诊断系统.并对可控硅的缺相故障进行了成功的诊断.试验结果证明,该方法比传统的神经网络具有速度快,准确度高的特点.     

可拓免疫算法在汽轮机故障诊断中的应用

为了解决汽轮机的各种故障问题,一种新的可拓免疫算法被提出来对汽轮机各种故障进行诊断。该方法利用可拓学能同时定量和定性描述系统行为的特点,结合免疫系统的学习机制和否定选择机理,将故障的特征利用可拓学的物元进行描述,建立B细胞探测器物元和抗原物元。根据故障样本数据,利用免疫系统自己一非己识别机理训练产生B细胞探测器,其B细胞探测器与抗原物元的亲和度,采用可拓学中的关联函数作为度量函数。对产生的探测器利用样本数据进行检测。该方法在对汽轮发电机组进行故障诊断时,正确地识别出了故障成份,证明是有效的。并给出了进一步研究的方向。     

粒子群算法在三维空间机器人路径规划中的应用

将粒子群优化算法应用到粒子群的路径规划中.首先进行空间坐标变换,然后将机器人所在的起始点与目的点的连线SD进行（n＋1）等分,过每个等分点作垂直于Z轴的n个平面,在每个平面上做正多边形的点阵,构成粒子群算法寻优的路径空间,最后应用于空间机器人的路径规划.试验证明该方法在收敛速度和精度方面有效.     

基于结构分量和信息熵的Criminisi图像修复算法

针对Criminisi图像修复算法中优先级计算易受 图像纹理影响的问题,提出了改 进的基于图像结构分量的优先级函数。首先采用变分分解模型,将待修补图像分解为结构分 量和 纹理分量;其次基于结构分量计算数据项,排除纹理的影响;然后在优先权函数中 引入度量像素块复杂度的信息熵,将像素块中除了中心点之外其它位置的结构信息 融 入到优先权的计算中,使修补次序进一步向结构丰富的像素块倾斜;最后将优先权函数 表 示为置信度、数据项和信息熵的加权和,以解决传统Criminisi算法优先权随着置信度 迅速 下降为零而造成修复次序出现偏差的不足。新的优先权函数排除了像素块中在计算数据项时 纹 理的影响,并且融合更多的结构信息,使修复次序更加准确。实验结果表明,对于 不 同的人工图像和自然图像,本文模型都能取得较为满意的修复结果。     

去除阶梯效应的[TV+H1+H0]变分分解模型

针对基于全变分（Total Variation,TV）极小的变分分解中,结构分量中容易出现阶梯现象而降低图像视觉效果的缺点,提出了一个去除阶梯效应的[TV+H1+H0]变分分解模型。新模型分别采用TV刻画结构分量的分片常值,采用[H1]半范数刻画分片光滑,则图像结构被看成是TV分量与[H1]分量之和。由于新的结构中包含了分片光滑的[H1]分量,所以可以一定程度去除阶梯现象。理论证明了模型的解的非平凡性,并且采用交替迭代算法对模型进行了数值求解。实验中以噪声人造图像和自然图像为实验对象,将分解模型应用到图像去噪,相对于经典的ROF模型和PVD模型,新模型取得了明显的优势。     

基于改进遗传算法的城市交通动态最优路径求解

针对传统遗传算法在交通诱导系统中求解最优路径问题中存在早熟收敛,易陷入局部极值点以及求得的最优路径缺乏实时性的问题,在模型中加入了实时交通信息,引入了一种新的带染色体交叉控制策略的改进遗传算法,配合单点交叉算子,消除了传统遗传算法中早熟收敛的不足,并使所求最优路径更加贴近实时的交通状态,切实达到诱导目的,提高整体路网的运行效率。     

小生境粒子群优化算法

针对粒子群算法容易早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,结合进化论中小生境技术,提出了小生境粒子群优化算法。通过粒子之间的距离找到具有相似距离的粒子个体组成小生境种群,然后在该种群里面利用粒子群优化算法进化粒子,所有个体经过其小生境群体的进化之后,找到最优的个体存入到下一代的粒子群中,直到找到满意的适应值为止。最后利用Shaffer函数验证了该算法的性能,并且与其他算法进行比较,结果表明该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高,并且代价也比较小。     

决策系统故障预测的粗糙集方法

基于粗糙集的基本理论和专家系统的相关知识，对决策系统运行故障的在线实时控制问题进行了研究。首先根据决策系统的系统状态“历史”观测值，在对每一个状态变量确定值域赋值后，定义了系统状态数据矩阵、依赖度以及重要性度量参数结构并进行了分析；然后在给出系统状态变量取舍的判定定理的基础上，利用专家调研加权算法得到的状态变量重要性度量约束容许值，简化决策系统的数据库，导出决策系统故障的控制规则；接着，利用这些判定规则和在线实时观测数据，设计了决策系统故障预测的流程图；最后根据流程图提出了决策系统故障在线实时控制的运行机理。理论分析结果表明，这种设计方案是有效的。     

在开县,我们寻访“头碗”及其他热卖菜

早就知道开县的“头碗”出名．可是却从未见过，这次去开县采访时，才终于见到了这道被当地人常常挂在嘴边的大莱。由于开县人设宴款待客人时桌上总是少不了它。而且还总是第一个端上来。“头碗”因此得名。