基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

求解TSP问题的一种启发式遗传算法

TSP问题是著名的NPC问题,在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题,并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子,主要特点是给出算子在程序中的实现技巧,提高搜索的速度。经实例分析,算法性能较好,能较快得到问题的满意解。     

一种改进的模式匹配算法

针对现有的模式匹配算法的不足,在分析了传统的BF、KMP和BM模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法(NBM),该算法的思想是对BM算法中滑动距离函数dist右移模式距离大小进行改进,并且定义了两个新的滑动距离函数,在不同的条件下,分别调用不同的滑动距离函数,更好的控制模式匹配过程.实验结果表明,该算法比BF、KMP和BM算法显著减少了字符匹配次数,有效地提高了模式匹配的速度.     

基于能量与功率控制的TopDisc拓扑算法研究

拓扑控制是无线传感器网络的一个重要研究方向,选择良好的拓扑控制机制,能够提高网络通信效率并延长网络的生命周期。在TopDisc算法的基础上,提出了一种基于能量与功率控制的拓扑控制算法,在能量的引导下,通过调整节点的发射功率,生成更适合的网络拓扑结构。仿真实验结果表明改进的算法形成的簇的交叠更少,网络的生存时间更长。     

基于敏感性重要度算法的交通事故成因分析

随着经济的持续发展和车辆的不断增加,交通事故次数越发频繁,为缓解道路交通安全问题,本文以国道205山东省某市区的交通事故为例,在传统的故障树模型基础上,提出了两种敏感性重要度算法,两种算法分别借助于反三角函数、反比例函数和偏导运算,通过相关计算发现影响国道205山东省某市区交通事故的重要因素有：能见度差、照明条件差、其他因素、无中央隔离栏、年老体弱、非机动车违法上机动车道。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

不同算法对纯电动汽车动力匹配优化的影响

本文通过计算匹配动力系统参数,提出了两档自动变速器(AMT)驱动方案.基于Isight与Cruise联合仿真平台对动力系统进行仿真分析,以最大爬坡度、最高车速和变速器速比范围为约束条件,以汽车0-100km/h加速时间、最大爬坡度、百公里电耗为目标进行多目标优化,研究多岛遗传算法、NSGA-Ⅱ、Pointer优化器算法...     

磨粒的三维测量与重构

在铁谱分析中引入计算机三维测量与重构技术,通过使用改进拉普拉斯算子对在普通光学显微镜下拍摄到的磨粒连续图像序列进行清晰度分析来测量磨粒表面高度,重构磨粒三维图像.在普通光学显微镜下快速、方便地获取磨粒表面三维图,使铁谱分析技术不再仅限于对磨粒图像的二维分析.     

多目标最短路径模型及算法

为获得满足决策者需要的多目标最短路径问题的有效路径,建立了多目标最短路径模型,并提出了综合k-最短路径算法和多目标格序决策方法的多项式算法.该算法根据决策者可以接受的各单目标的上限,用k-最短路径算法,分别确定各单目标的可行路径集及其交集.再用多目标格序决策方法,比较交集中的有效路径,最终获得决策者满意的路径.