基于遗传神经网络的相似重复记录检测方法研究

设计实现了一个相似重复记录检测系统,该系统包括预处理模块、聚类模块、字段匹配模块和记录匹配模块,支持聚类算法和字段匹配算法的定制扩充。并通过实验对比了几种著名的算法,实验结果表明该系统提高了相似重复记录检测的精确度。     

荆州大桥南汊通航孔主桥合理成桥状态确定

荆州大桥南汊通航孔主桥为结构高度不对称的高低塔斜拉桥，其结构构造与架设过程均较为复杂。为研究其受力特性，确保结构安全，以最小弯曲能量法和应力平衡法为基础，运用分步算法确定了该桥的合理成桥状态。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.     

纯方位线性插值问题研究

对多平台多目标纯方位信息外推或内插到同一时刻的算法进行了探讨，并对各种算法进行了实验研究和比较。     

工程岩体的支持向量机分类研究

文章提出一种新的工程岩体分类和寻找最优支持向量机网络的方法,通过采用支持向量机的回归算法来解决多类分类的问题。通过对相同工程岩体的分类结果对比,发现可以采用支持向量机回归算法来解决工程岩体的分类问题,取得与采用支持向量机多类分类算法相同的分类效果,从而证明了采用回归算法来解决分类问题是可行的。     

城市轨道交通常态与非常态短期客流预测方法研究

城市轨道交通客流特征除表现为常态的周期性、季节性及高峰性外,还会因节假日、体育赛事、城市大型活动、突发事件、特殊天气等因素表现出差异性和特殊性,本文对较为成熟的常态及研究较少的非常态客流预测方法进行了实验.首先利用通用的ARIMA时间序列预测算法分析样本历史数据实现常态日客流预测;其次针对客流特殊因素提出时间序列及回归分析的组合模型,同时引进虚拟变量和结合相似日样本数据进一步改进,实现非常态预测问题的高精度求解.仿真计算结果表明,本文方法对解决短期客流预测具有良好的适用度,尤其同样本同预测周期条件下的非常态组合改进模型和常用单一时间序列模型的对比,证明改进模型可以很好地应用在客流特征既包括随时间固有不变的性质又表现出特殊因素的研究中,具有较强的自适应性和更好的预测精度.     

Calculation of VPP basing on functional analyzing method

VPP can be used to deter mine the maxi mumvelocities of a sailboard at various sailing-routes,byestablishing the forces and moments balance-equa-tions on the sail and board in accordance with theprinciple of the maxi mal drive-force.Selectingroute is the most i mportant issue in upwind-sailing,and VPP calculations could provide the basis for de-ter mining the opti mal routes.VPP calculation of the sailboard perfor mance isa complex and difficult research task,and there arefew projects in thi…     

基于格型递归最小二乘算法的船舶运动极短期预报

在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursive least square)算法对AR模型参数进行自适应估计.该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度.利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度.