改进果蝇优化算法及其在不平衡数据分类中的应用

类别不平衡数据的分类问题是数据挖掘及机器学习过程中的一个研究热点,基于代价敏感学习方法通常用于解决类别不平衡数据分类问题,然而,它在实际应用过程中通常因样本的误分类成本未知而受到限制.针对此问题,文中采用群体智能算法优化样本的误分类代价.果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)是一种全局优化群智能算法,该算法具有原理简单、调节参数较少、收敛速度较高等优点.本研究首先提出了一种基于动态调整寻优步长的果蝇优化算法;其次,利用此果蝇优化算法良好的全局和局部搜索性能,对类别不平衡数据中样本的误分类代价进行了优化;最后,将改进果蝇优化算法学习样本误分类代价的策略应用到乳腺组织数据集的分类研究中.实验结果表明,本算法对类别不平衡数据的分类结果较好,能够有效的识别正、负两类样,解决了因误分类成本的先验信息无法直接获取而使基于代价敏感的不平衡数据分类方法使用受限的问题.     

三维后期重建中基于果蝇优化的点云数据配准研究

为了提高三维后期重建中的点云数据配准成功率，采用果蝇优化算法进行点云的最优变换矩阵和平移向量求解。首先，提取源点云特征，并结合模板点云特征构建点云配准目标函数。接着，建立果蝇优化算法点云配准模型，以点云配准目标函数作为果蝇优化算法适应度函数，并通过对最优浓度个体的搜索，完成最优变换矩阵和平移向量的求解。为了提高果蝇优化算法搜索精度，采用自适应气味浓度变换率参数，以增强果蝇优化算法对大规模点云的配准适应度。仿真结果表明，即使对源点云引入不同强度的噪声信号和不同规模的离群率干扰，果蝇优化算法的仍能够表现出较高的点云配准成功率和稳定性。相比常用点云配准算法，所提算法的旋转均方根误差和平移均方根误差更小，且配准的成功率更高。     

基于粒子群算法的转子支承参数优化设计

高速旋转飞轮转子的支承参数决定转子在过系统临界转速时的振幅大小和工作转速下的运行稳定性。选用具备自适应学习能力的粒子群算法(PSO),设计出能够表征系统过临界转速时的振幅和工作转速下衡量系统稳定性的目标函数式,利用PSO和该目标函数式,对系统进行参数优化。实验结果表明,利用PSO算法对该目标函数进行优化,最终得到的高速旋转飞轮转子系统参数,能有效地改善系统性能,提高系统运行稳定性。     

以全局优化算法为基础的复杂模型参数识别理论

随着计算机技术和数值模拟技术发展,CAE（computer aidded engineering）技术得到越来越广泛的应用,目前困扰数值模拟技术在相关领域内进一步应用的最主要障碍是如何获取选用模型的材料参数．给出了应用反分析方法识别材料参数的基本框架,该框架包括建立目标函数、构造优化算法及评价识别参数可靠性几部分,并以金泉林和海锦涛提出的描述金属流动和晶粒尺寸长大的超塑性本构模型在927℃下Ti-6Al—4V合金的参数识别为例,说明应用该框架识别材料参数的过程,其中目标函数为晶粒尺寸及流动应力计算值和实验值差值的加权平方和;优化算法为基于目标函数特性构造的吸收遗传算法、Levenberg—Marquardt算法和增广Gauss—Newton算法优点的混合全局优化算法;通过计算结果和实验结果的比较及参数识别值和理论值的比较评判参数识别结果的正确性．     

基于改进果蝇优化的模糊C聚类图像分割

针对传统的模糊C聚类算法的局限性,本文引入核函数来对目标函数做进一步优化,并在聚类算法的基础上引入果蝇优化和混沌的思想,提出一种新的图像分割算法。根据混沌运动的特性与果蝇优化算法进行合并,对模糊核聚类算法优化,进一步减小聚类算法对初始参数值敏感而陷入局部极值的负面影响。本文改进的算法能够达到良好的图像分割效果,同时具有较快的收敛性和良好的鲁棒性。     

果蝇优化算法对多峰函数求解性能的仿真研究

多峰函数的寻优能力一直是衡量算法优越性的依据之一,许多传统的算法对其求解容易误将局部极值当做全局极值,针对这一问题,以Schaffer多峰函数为例,运用改进的果蝇优化算法(Improved Fruit Fly Optimization Algorithm,IFFOA)对Schaffer函数进行寻优求解,同时对其他4个测试函数进行求解.通过matlab软件测试、分析了改进的果蝇算法寻优能力的影响因素,最后通过相同的参数,分别采用遗传算法(GA)和改进的果蝇算法进行对比,通过对比发现,改进的果蝇优化算法在收敛精度和收敛速度方面,均优于和声搜索算法(HS)算法,从而验证了IFFOA算法的优越性和有效性,可以将IFFOA算法应用于其他领域.     

基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法

针对嵌入水印强度的不确定性,提出了一种利用果蝇优化算法并结合小波变换与奇异值分解的数字图像水印嵌入算法。首先,利用小波变换对载体图像进行二级小波分解,然后对LL2子带进行4×4分块并进行奇异值分解以提高嵌入水印的稳定性,最终将水印信息以一定的强度嵌入到分解的最大奇异值中。果蝇优化算法综合考虑水印嵌入算法的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,并结合水印嵌入方案确定最佳嵌入强度,首先根据影响水印性能的指标定义适应度函数,并对该函数的参数进行优化,确定了最佳的适应度函数,然后再应用果蝇优化算法寻找嵌入水印强度的最优解。最后通过仿真实验对该水印方案的性能进行测试与分析,实验结果表明,当嵌入水印图像的峰值信噪比达到40 dB时,提取水印的平均NC值能达到0.98以上。     

基于果蝇优化算法的船舶操纵响应模型的辨识

应用果蝇优化算法对船舶操纵运动响应模型的结构参数进行辨识,并用辨识得到的响应模型进行自航模变Z形试验预报.预报结果与自航模试验结果的对比验证了所提算法的有效性.研究结果表明,基于果蝇优化算法的参数辨识方法具有算法设置简单、调整参数少以及不易陷入局部极小值等优点.     

采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法

针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自适应更新,使其不仅具有果蝇优化算法调整参数少、计算速度快的优越性,而且提高了果蝇优化算法的寻优精度和全局寻优能力。仿真结果和磨机负荷应用表明,与基于网格搜索法、粒子群优化算法以及未改进的果蝇优化算法所建立的预测模型相比,基于改进的果蝇优化算法所建立的预测模型可以显著提高磨机负荷的预测精度,能更准确地描述出磨机负荷的变化规律。     

椎间盘材料参数识别的响应面法

针对椎间盘材料参数识别问题,提出了一种基于有限元反分析的响应面法.该方法采用Box-Behnken试验设计方法进行材料参数组合,利用有限元模型模拟不同材料参数组合的应变,以仿真结果和实验结果的均方根误差为目标函数,将具有交叉项的二次多项式作为响应面函数,通过回归分析确定其待定系数,经过方差分析对其进行简化,并对其精度进行验证.最后,应用响应面优化算法搜索最小化目标函数值的材料参数的组合.通过算例验证了采用响应面法识别的材料参数的仿真结果与实验结果具有较好的一致性.研究方法为识别其他生物力学材料参数提供了途径.     

基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用

针对随机森林(RF)算法在风速预测中存在参数选择困难及预测精度低的问题,提出了基于改进果蝇优化算法(IFOA)的随机森林回归(RFR)模型.在果蝇优化算法(FOA)中引入指数函数和三角函数实现搜索步长的自适应更新,增强全局寻优和局部探索的能力.结合RFR算法对噪声和异常值具有良好容忍度的优点,利用IFOA优化RFR主要参数,将优化后的模型应用于风速预测.实验结果表明,IFOA-RFR组合模型相比于其他模型具有更高的预测精度,验证了该方法在风速预测中的可行性.     

多跨转子系统不平衡动力学匹配

以某大型压缩机低压端大齿轮、汽轮机、中压缸转子和低压缸转子组成的四跨轴系转子系统为研究对象,采用有限元法建立系统动力学模型;并通过两种优化方法分别实现对整个多跨转子系统不平衡动力学匹配.经过匹配后的不平衡质量和相位等动力学参数达到了两种较好的组合,分别适用于不同的匹配条件,降低了整个系统的不平衡响应即振动量,有效地提升了系统的动力学性能和抗不平衡故障的免疫力.同时验证了动力学匹配技术对整体多跨转子系统的可行性.     

基于扇形趋利果蝇优化算法改进的FS-K聚类算法

针对果蝇算法对高维函数收敛精度低的缺点,提出了一种改进的基于扇形搜索的果蝇算法(Fan search-Fruit Fly Optimization Algorithm,FS-FOA),该算法在原果蝇FOA算法的基础上改进了果蝇群体的搜索路径,并赋予果蝇个体趋利性,使更多的果蝇个体朝着味道浓度更大的方向前进,使果蝇群体的搜索方向有更多的选择性,增加果蝇算法在处理高维函数问题上的收敛速度和收敛精度;并将改进的FS-FOA算法与K-means聚类相结合,提出一种FS-K聚类算法,与原K-means聚类和原果蝇(FOA)算法进行对比实验,引入5个经典的测试函数对原FOA算法和FS-FOA算法寻优结果进行测试,结果表明采用FS-FOA算法具有更高的收敛精度;引入5个UCI公共数据集对改进FS-K聚类算法和原K-means算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法进行测试,结果表明FS-K聚类算法具有更好的聚类效果。     

带挤压油膜阻尼器悬臂转子系统的突加不平衡响应分析

以典型涡扇发动机带挤压油膜阻尼器(SFD)的低压悬臂转子结构为基础,通过合理简化模型,对转子系统中的轴承、挤压油膜阻尼器和突加不平衡量进行了相关分析和说明;并用实验得到前两阶临界转速结果验证模型的合理性;然后仿真模拟得到突加不平衡对旋转中的风扇盘在不同工况下的不平衡响应,其中包括在恒定转速下突加不平衡和转子在增速过程通过双稳态区域时施加不平衡时转子响应的特点。通过改变突加不平衡量的大小、相位和油膜间隙等影响因素来分析响应曲线的变化并得出结论。研究结果表明:在恒定转速下,系统参数的改变对突加不平衡有较大的影响;对于加速通过双稳态响应区,突加不平衡发生在不同转速区,不平衡响应走的路径也不同。     

开Y-开△变压器相序调整的蚁群优化方法及收敛性研究

在配电系统中，相序不平衡是引起线路损失和接地保护跳脱的主要原因之一。开Y-开△变压器（open Y—open delta，OYOD）能大幅度减小变压器成本而同时供应三相与单相负载，但存在严重的相序不平衡问题。针对OYOD变压器相序调整是一个组合非线性及不能微分目标函数的最优化问题，提出用蚁群算法来求解OYOD变压器的相序调整问题，以提高负载平衡能力，同时提出一种变信息素挥发系数的方法以提高算法解的质量和收敛速度。经测试结果显示，所提出的方法能对OYOD变压器相序调整提出一个最佳的解决方法。     

开Y-开Δ变压器相序调整的蚁群优化方法及收敛性研究

在配电系统中,相序不平衡是引起线路损失和接地保护跳脱的主要原因之一。开Y-开Δ变压器(open Y-open delta,OYOD)能大幅度减小变压器成本而同时供应三相与单相负载,但存在严重的相序不平衡问题。针对OYOD变压器相序调整是一个组合非线性及不能微分目标函数的最优化问题,提出用蚁群算法来求解OYOD变压器的相序调整问题,以提高负载平衡能力,同时提出一种变信息素挥发系数的方法以提高算法解的质量和收敛速度。经测试结果显示,所提出的方法能对OYOD变压器相序调整提出一个最佳的解决方法。     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.     

大型汽轮发电机组转子系统轴承安装位置的优化

以基于非线性模型算得的最大响应为目标函数,以平衡位置处各轴承承受的静载荷为优化变量,导出了决定轴承最优安装位置,即各轴承中心的相对位置的优化计算方法.用于三支承大型发电机-励磁机转子系统的计算结果表明,通过优化可使转子系统的不平衡响应大幅度降低.     

裂纹转子过亚临界转速瞬态响应特性

基于建立的裂纹转子瞬态响应动力学模型，得到了有无裂纹转子的数值仿真解。分析了裂纹转子的亚谐波共振特性；研究了刚度变化、质量偏心以及质量偏心角对裂纹转子瞬态响应的影响．将小波分析方法引入到裂纹转子时频特性研究中，得到了有无裂纹转子的小波时频特性，并讨论了它们的差别．