DBSCAN算法在电子邮件网络社团发现中的应用

针对电子邮件复杂网络中的社团发现问题,将具有良好聚类性能的DBSCAN算法引入电子邮件网络社团发现。基于对该算法的分析,研究了电子邮件网络社团发现的系统架构及算法实现流程。最后通过对安然邮件语料集的测试验证了DBSCAN算法在社团发现中的可行性。     

改进的粒子群算法在动态OD矩阵反推中的应用

针对粒子群算法存在收敛速度慢和局部最优的问题,引入粒子间相对位置改进基于抗体浓度的概率选择公式,提出了一种带免疫机理的改进粒子群算法。粒子不仅根据个体极值和全局极值更新速度和位置,而且按一定概率以轮盘赌法选择某个粒子进行学习,以保持种群多样性,防止出现早熟停滞现象。并将其用于由路段流量反推OD矩阵的极大熵模型求解研究中,以重庆市某交叉路口为实例进行实验,结果表明：粒子群算法推算OD矩阵是有效、可行的,可以克服牛顿法严格依赖初始值的缺点;改进的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遗传算法具有更好的全局寻优能力。     

基于组件式GIS的交通诱导和拥堵预警系统开发

提出了基于组件式GIS开发交通诱导和拥堵预警系统的设计思想与实现方法,采用面向对象的可视化编程技术VC,将地图控件MapX嵌入其中,实现了电子地图的常规功能、交通信息维护、路径诱导及拥堵预警等功能.为验证系统性能,以重庆市渝中半岛电子地图为例进行仿真实验,结果表明,该方法可以高效地开发地理信息系统,系统的各项功能可得以比较好地实现,对城市交通管理起到辅助决策的作用.     

基于模糊神经网络的信息融合技术研究

针对信息融合技术中目标融合识别的问题,根据人工神经网络和模糊系统的各自特点,形成一种模糊神经网络模型。首先将模糊系统用神经网络的结构表示,并采用相应的学习算法训练模糊神经网络实现模糊推理功能。最后对模糊神经网络模型进行仿真实验和结果分析。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

电压型ICPT系统功率传输特性的分析与优化

针对感应耦合电能传输(ICPT)系统功率传输能力和效率优化问题,对电压型ICPT的功率传输特性进行了分析.通常认为提高系统的谐振频率能提高系统的功率传输能力,但通过本文的研究发现,对于采用SS拓扑的ICPT系统,谐振频率的选取存在一个优化的取值,而对于采用SP拓扑结构的ICPT系统,在一定的频率带上,谐振频率的增加对系...