基于模糊神经网络的绩效评价体系研究

为了促进高校教师队伍发展,建立科学、合理的高校教师绩效评价体系,公正、准确的进行绩效评价,解决教师的绩效指标统一标准的问题,将模糊理论和神经网络相结合应用到高校教师的绩效考核研究中,在各项绩效工资考核指标间客观公正地分配权重系数,构建了合理的基于模糊神经网络的高校教师绩效评价体系,并通过实际数据验证了此方法的有效性。     

数据挖掘技术在数字化图书馆中的应用

本文首先对数据挖掘技术进行了简单的介绍,并详细阐述了数据挖掘技术在数字化图书馆中的应用,最后提出数据挖掘技术在数字化图书馆中应用的挑战和前景.     

遗传算法的研究及其在函数优化中的应用

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.在文中介绍了遗传算法的初始群体的生成、交叉算子、变异算子.在分析了基本的遗传算法的特点和缺陷的基础上,提出了改进的方法.改进的遗传算法在函数优化中的应用具有较好的效果.     

一种改进樽海鞘群算法优化K-Means的小麦覆盖度提取方法

针对K-Means算法对初始聚类中心的依赖性较高,容易出现局部最优停滞的问题,提出一种改进樽海鞘群算法优化 K-Means 的小麦覆盖度提取算法。首先,将小麦图像转换到HSV色彩空间;然后,用改进樽海鞘群算法进行全局寻优,以获得全局最优值作为K-Means算法的初始聚类中心,接着运用K-Means算法进行局部寻优,直到迭代完成;最终,输出经过分割的小麦图像。为了评估算法性能,使用12个基准函数对ISSA及其他智能优化算法进行对比测试,同时将改进樽海鞘群算法优化K-Means应用于小麦覆盖度提取。结果表明,ISSA算法在优化精度和收敛速度上均超越其他算法,鲁棒性也得到了显著提高。与其他算法相比,ISSA-K算法分割后的小麦图像纹理比较清晰,效果更佳,同时具有更加高效的优势,可用于小麦覆盖度的提取,具有较强的实用性。     

基于模糊推理规则的开关磁阻电机转子位置估算研究

由于电机间接转子位置角度估计方法中存在一定误差，采用一般的控制策略难以实现电机性能的良好控制。为了提高电机的转速控制精度和抑制转矩脉动，在分析开关磁阻电机的非线性数学模型的基础上，研究了模糊转子位置估算方法，提出了一种新的无位置传感器转子位置估算方法：基于模糊推理规则的转子位置估算，并对此方法的误差信号进行了分析。