庆阳地区民间剪纸特色资源库的设计与探究

特色数据库是一种重要非遗数字化保护方法。本文借鉴了自建数据库理论并结合庆阳剪纸资源特点,对庆阳民间剪纸特色资源库的设计思想、内容、元数据设计等进行了探究,对知识产权保护及后期建设等建设问题给出可行解决方法。     

基于多级推理的玉米病虫害专家系统

详细介绍了玉米病虫害专家系统的设计与开发,包括数据库,知识库以及推理机的设计,针对玉米病虫害多样性增加导致传统的专家系统诊断时出现的同一症状对应多个诊断结果的粗糙诊断问题,提出基于多级推理的玉米病虫害专家系统,根据玉米的发病症状,在病虫害的可能性中进行综合判断,以发病时期,发病条件,发病部位为依据采用多级推理机制,以降低推理结果集元素的数量,同时可视知识参与推理,为推理提供感观信息,提高推理的准确性。     

基于分段混合蛙跳算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题(TSP)在搜索后期解的多样性和精度下降的问题,提出一种解决TSP问题的分段混合蛙跳算法(S-SFLA)。该算法在搜索初期利用逆转变异算子减少交叉路径,在搜索的后期引入邻域搜索(个体邻域,局部最优领域,全局最优邻域)增加种群多样性。在整个搜索过程中记忆全局历史最优解与局部历史最优解,进行全局更新和局部更新,避免迂回搜索。在局部更新中,每一个青蛙都有机会得到更新。实验结果表明,与遗传算法、蚁群算法、基本蛙跳算法相比,S-SFLA算法在求解中等规模的TSP问题上具有更快的搜索速度和更高的求解精度。     

基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入邻域正交交叉算子的概念,提出了一种基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法(SFLA-OCO)。通过对基准函数进行测试,实验结果证明改进的算法提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。     

基于觅食算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,把人工鱼群算法中的觅食算子改进后引入到基本PSO算法中,提出了一种具有觅食算子的PSO算法。算法在每次迭代后,对全局最优结果执行小规模觅食算法进行局部寻优,并用优化结果代替全局最优结果,从而防止PSO算法陷入局部极小,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本PSO算法。     

一种简化的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)优化精度低,运行时间长的问题,对其进行了简化,给出人工鱼群算法进化方程,提出一种简化的人工鱼群算法(SAFSA).SAFSA算法在一次迭代进化中同时根据人工鱼觅食结果、种群中心位置和种群最优位置,调整下一步位置,保证算法向全局最优位置移动,同时由于觅食行为中有随机游动现象,使算法具有跳出局部极值的能力,增强了算法的全局搜索能力.仿真结果表明,简化的人工鱼群算法优化效果明显,运行速度快.     

随机交叉粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,设计了一种随机交叉算子,提出了随机交叉粒子群优化算法。该算法在每次迭代中,对当前粒子和整个粒子群的最优粒子进行随机交叉,产生新的较优粒子并代替原来的粒子,从而加快了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。仿真结果表明,该算法具有较高的优化性能。     

基于冯•诺依曼邻域结构的人工鱼群算法

提出了一种基于冯¢ 诺依曼邻域结构的人工鱼群算法. 每条人工鱼只和与自己相连的上下左右的人工鱼进行信息交换, 从而减少了计算邻域中心位置和极值位置的计算量, 有效地维持了种群的多样性, 加快了算法的运行速度. 在觅食行为中, 人工鱼通过直接移动到搜索到的较好位置, 来加快搜索速度. 在随机游动行为中, 人工鱼以小半径进行搜索, 因此算法的优化精度得到了提高. 采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力. 仿真和实例计算结果表明, 该算法具有更好的优化性能.     

一种单种群混合蛙跳算法

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

基于细菌觅食优化算法的WSNs节点部署策略

为了提高传感器节点的有效覆盖率,提出了一种基于细菌觅食优化(BFO)算法的节点部署策略。以网络覆盖率为目标函数,在细菌觅食算法的趋向操作过程中,引入碰壁策略,对细菌初始位置进行优化,从而提高算法的收敛速度。算法中的每个细菌都代表一只传感器,多个细菌组成的一个菌落代表一种传感器的部署方案。算法以菌落为单位做复制操作和迁徙操作,按照菌落适应度值大小选出较为优越的部署方案。通过仿真实验,分析了参数对算法性能的影响,并与其他方法的优化结果进行比较,结果表明:该算法有效地提高了传感器节点覆盖率。