具有粒子群特征的并行蚁群算法在输电网络规划中的应用

输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性.     

基于路网可达性的城市交通离散网络设计模型及算法

根据城市交通路网分区理论,把分成的子区看成一个节点,考虑所有节点的可达性,以此度量整个路网的可达性,设计了基于路网可达性最大为目标的城市交通离散网络设计模型。采用粒子群算法,并给出一个简单的算例,算例表明,合理的添加路段,能使城市路网可达性达到最大。     

基于OpenCV的粒子滤波

粒子滤波是一种基于递推估计和蒙特卡罗模型的滤波算法,由于适合解决非线性及高斯估计问题而成为近年研究的热点。本文阐述了目前做运动检测研究中所使用的常用粒子滤波算法,介绍了OpenCV函数库的基本用法,并利用OpenCV函数库功能设计和实现了图像序列中的道路障碍物检测,试验结果表明利用OpenCV可以较好的满足开发运动目标检测系统的要求。     

基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识

提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。     

基于文化粒子群网络优化算法的医学图像研究

文章提出了基于文化粒子群的网络优化算法的医学图像方法，通过在50例唇裂矫正术中运用BP神经网络进行学习．对唇部进行解剖观察和美学分析，在矫正修复手术中不断学习和调整来接近期望输出，并通过实验仿真及客观的图像提出了评估准则。实验结果表明，在美学研究基础上的基于文化粒子群BP神经网络的医学图像研究，适用于唇裂的矫正修复。     

高压中和喷涂CFB锅炉三管防磨新工艺

CFB锅炉三管严重磨损引起国内、外专家们极大地关注.较详细地论述了三管磨损的原因,并提出了解决防磨新工艺、新材料.在6台CFB锅炉防磨实践中大大延长了使用寿命,取得成功.与当今国内、外所用的防磨技术相比,本技术的工艺和材料有独特的优越性:防高温氧化、耐硬物料粒子高速冲刷磨损、合金涂层结合密实牢固、抗冲击.该技术获国家发明专利.     

基于粒子群优化和极限学习机的底盘测功机加载扭矩模型

汽车底盘测功机通过电涡流测功器产生加载扭矩模拟汽车行驶在道路上时所受到的阻力。针对电涡流测功器输出扭矩的非线性特性,提出采用极限学习机神经网络建立电涡流测功器输出扭矩模型的方法,并利用粒子群算法优化网络结构提高模型的准确性。仿真结果显示,模型的平均相对误差为1.3%。通过与BP神经网络模型相比较,极限学习机模型显示出了更高的准确性。     

光滑质点流体动力学(SPH)及其算法特性

基于Lagrange观点的无网格方法计算是建立在一群可移动的自适应性的质点基础之上,对特大变形区域和自由表面的捕捉有着较高的精度.光滑质点流体动力学(SPH)是无网格方法的一种,本文阐述其理论基础和计算方法,主要包括:SPH的基本概念、核近似和粒子近似的基本原理,核函数的构造方法、SPH形式的流体运动方程、边界处理方法和数值算例等多方面内容.研究工作在了解SPH方法的理论特点和潜在优势的同时,也为相关问题的深入研究和改进奠定了理论和算法基础.