基于流形理论的数据分类挖掘

数据挖掘技术应用于作战指挥挖掘系统,能为指挥员的决策分析提供智能化的、自动化的辅助手段。在分析数据挖掘问题中的分类算法的基础上,利用流形结构对分类算法进行了改进。从而避免全局线性对分类信息造成的丢失,保留完整的数据结构信息,在一般意义下完成针对数据集的各项任务。     

实值否定选择算法的优化研究

针对传统的否定选择算法和V-detector算法存在的"黑洞"以及检测器冗余问题,论文提出了优化算法。在检测器生成阶段,候选检测器与自体数据和成熟检测器同时进行耐受训练,比较结果确定检测器半径,减少检测器的重复覆盖;在检测器成熟阶段,计算自体重复覆盖率剔除完全被覆盖的检测器,克服了"黑洞"及冗余问题。最后,通过Iris数据比较了三种算法。实验结果显示,改进算法的检测器数量大幅减少,利于实践应用。     

基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法

传统挖掘方法无法考虑众多通信因素的多层次特征,造成数据挖掘效果不理想,为此设计一种基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法。利用聚类算法,对通信数据的多层次特征进行筛选,从而为通信数据的深度挖掘提供依据,结合聚类挖掘粗糙集,生成数据深度挖掘的关联规则并进行聚类计算,对每个通信数据执行交叉变换逻辑,实现舰船通信数据的深度挖掘。实验结果表明,利用聚类算法进行通信数据的深度挖掘,能够提高数据的挖掘速度,且准确率较传统方法高27.15%。     

蚁群算法在船舶分布式电源优化配置及并行计算中的应用

从节能减排的角度出发,对船舶分布式电源进行配置和运行调度。在此过程中,充分考虑船舶电网的损耗、储能、成本等因素,建立2层分布式电源优化模型,并且利用混合蚁群算法对其求解。最后进行对比实验,实验数据表明,本文算法在计算效率和全局搜索方面优越性突出。     

基于"stretching"技术的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。     

基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法

传统的舰船系统交叉覆盖数据分类方法存在着分类性能差的缺陷,为此提出基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法研究。采用随机森林算法对交叉覆盖数据的不相关特征属性进行剔除,得到有价值的交叉覆盖数据集合,利用领域粗糙集算法对有价值交叉覆盖数据集合的特征进行提取,以特征集合为依据,采用机器学习算法实现了舰船系统交叉覆盖数据的分类。通过实验得到,提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法的分类精度比传统方法高出30%,迭代次数比传统方法少了9次,说明提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法具备更好的分类性能。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。     

半潜维修船配布的多层次规划模型

为强化我国海军的远洋舰艇维修保障能力,提出半潜维修船配布的多层次规划模型。在传统的最大覆盖模型基础上,提出优化方案,充分考虑舰船维修海域的多源服务性和半潜维修船"失效"的情况,并且利用模糊规划的相关理论将"覆盖"的概念进行拓展,从而提出维修保障质量的评价方法。为验证该模型的有效性,综合考虑我国沿海港口的实际情况,收集数据,使用基于免疫优化算法提出的该模型的启发式算法进行求解,得到应当在连云港、上海、宁波、厦门、海口和西沙各配布1艘半潜维修船的结果。结果证明:所提出的规划模型具有很好的实际应用价值,其结果具备很强的参考意义。     

高效优化算法在船舶力学中的应用研究

作为一种贝叶斯优化算法,高效全局优化算法(EGO)利用克里格模型来构造近似模型,并采用样本填充准则以寻找下一个样本点来更新近似模型.文中详细介绍了该优化算法,并将其应用于船舶力学的两个典型优化例子.其中一个是潜艇的多学科概念设计,考虑了水动力、推进、重量、性能和成本5个学科;另外一个是屈曲状态下加筋板的优化问题.与传统优化相比,高效全局优化算法不仅收敛到全局最优解,而且更加有效.结果表明高效优化算法非常适用于船舶力学中的优化问题.     

基于差分粒子群算法的都江堰典型灌区水量优化配置

文中首先对差分粒子群（PSO-DV）算法进行了详细介绍,用4个标准测试函数测试其优化性能,并与PSO和DE算法进行比较,结果表明PSO-DV算法是一种求解精度更高的全局优化算法。然后基于灌区整体经济效益函数和供水约束条件,利用PSO-DV算法构建模型,对东风渠灌区的农作物种植面积进行优化配置,并通过作物灌溉定额反推需水量实现了灌区总水量的合理调配。该方案通过模拟运行取得了预期效果,为都江堰灌区水资源优化调度提出了一种新的思路和方法,以供相关部门参考。     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.     

基于混沌粒子群的增量式推力分配算法研究

针对伪逆法在推力分配中仅考虑能量最优问题,提出一种具备大范围寻优能力的改进混沌粒子群算法(CPSO),并把该方法和伪逆法相融合应用到船舶的推力分配中,此外为提高寻优能力,推力分配计算采用增量模式。该融合算法考虑推力器各种限制条件,计算简单,能兼顾船舶的能耗及操作性,解决奇点问题。仿真结果表明,该推力分配算法切实可行,能有效提高船舶的定位性能,具备一定的实用价值。     

旁瓣控制算法研究

提出了一种利用估计协方差矩阵进行旁瓣控制的算法,并从物理概念上对该算法进行了分析。实验仿真结果表明了该方法的正确性。该算法具有简便实用的特点,可直接应用于实际系统中。     

基于PSO-PCNN的图像滤波算法

将粒子群算法（PSO）的基本原理融入到PCNN图像滤波算法中,从而得到了一种适用于PCNN图像滤波的粒子群算法,PSO-PCNN滤波的平均绝对误差明显比PCNN法小得多,PSO-PCNN滤波比PCNN滤波算法的效果好。     

基于VR的碰撞检测算法研究

以碰撞检测这一VR环境中的关键技术为研究对象,给出了碰撞检测的定义,分析了影响碰撞检测的因素,对常用的碰撞检测算法进行了归纳、分类,结合工程实际重点研究了层次包围盒、空间分割和距离跟踪算法。实践表明,综合应用这三种算法可以兼顾实时性和精确性,能够较好解决VR中的碰撞检测问题。     

数据采集算法的研究

介绍利用C#编程制作数据采集软件的方法,讨论该软件在工程中的应用情况.数据采集软件利用以太网协议读取PLC中的数据,并将现场设备信息存储到数据库中,以实现对PLC采集数据的自动计算,节省人力,缩短项目开发周期.     

基于LMS算法的自适应前馈

作为通信系统核心器件的功率放大器的线性度直接影响了整个系统的通信质量,而前馈线性化技术综合性能较好,一直以来都是研究的热点.论文基于自适应前馈电路的原理,引入了一种改进的LMS算法,通过计算机软件仿真,表明该算法可以很好地改善系统的线性度.     

基于似然的航迹关联算法研究

文章以分布式多目标跟踪系统的航迹关联问题为研究对象,提出了四种基于似然的航迹关联算法,这两种算法通过建立似然函数来反应航迹间的相似程度,使航迹关联问题突破了样本容量和典型分布这两条限制,最后给出了典型环境下两种似然航迹关联算法的仿真,结果表明基于似然理论的航迹关联准则,能够达到比较满意的关联效果,体现了似然理论在解决航迹关联问题时的优良特性。     

基于遗传算法实现数字图像边缘检测

介绍了遗传算法的基本原理和算法步骤，并通过规定适应度计算方法和设定初始化子群、选择、交叉和变异等过程的重要参数，实现了该算法在图像边缘检测的应用，实例证明该方法可以取得很好的效果。