基于PCA/PSO的3T1R并联机构性能优化

根据少自由度并联机构应用广泛的优点,提出了一种3T1R并联机构,该机构具有构型简单、结构对称、定位精度高等特点,可应用于小范围的精密操作,或者是大范围的搬运、分拣以及喷涂等领域。基于方位特征方程的拓扑分析理论,对该并联机构完成了自由度种类以及数目的分析与验证;基于闭环矢量法完成了运动学模型建立,并通过位置正逆解算例验证了运动学的合理性。基于位置逆解方程利用极限边界搜索法分析了3T1R并联机构可达工作空间;通过速度分析建立了速度雅可比矩阵,并根据该矩阵分析机构的定位精度与可操作度性能指标。利用主成分分析(PCA)与粒子群算法(PSO)对3个性能指标进行优化设计,并对优化结果进行了分析,最终优化后可达工作空间体积从0.2933m3提高到0.4231m3,定位精度误差放大因子从15.5044减小至4.4308,可操作度指数从9.7027减小至1.3996。

基于模糊聚类分析的数据检索的应用

为提高数据检索的效率,文章提出了一种将模糊聚类分析应用到数据检索中的方法。该方法以一种兼容值贴近和形贴近的新统计量--相似度为基础,采用凝聚的层次聚类方法对数据进行聚类,然后将聚类结果形成一个聚类中心文件,通过计算比较聚类中心和查询数据的相似程度来进行聚类检索。

货郎问题求解算法分析

介绍了求解货郎问题的 4个算法 :贪心算法、MST近似算法、MM近似算法和回溯搜索算法。分别使用各个算法对一个货郎问题的具体实例进行求解 ,并对各个算法的性能进行了分析比较。贪心算法的运行速度较快 ,但在大多数情况下该算法找到的是次优解而非最优解。MST和MM近似算法用以求解满足三角不等式的货郎问题 ,其近似性能比(即精确度 )分别为 :RMST(I) <2 ,RMM(I) <3 / 2。回溯搜索算法可以求出货郎问题的最优解 ,但随着城市数目的增加 。

模糊评判法和模糊聚类分析在优化布点中的应用

为了弥补传统的物元分析中存在的不足之处,提出一种基于模糊评判和模糊聚类的物元分析方法。该方法首先应用模糊评判法综合评价河流的水环境质量,将得到河流的水质等级应用于物元分析中,然后用物元分析所得的关联函数构造模糊关系矩阵,对样本进行模糊聚类,最后得出优化布点结果。

2PPaPaR并联机构性能分析及优化设计

提出了一种新型的四自由度3T1R并联机构——2PPaPaR并联机构,该机构具有结构简单、构型对称、工作空间大、定位精度高、灵巧度好等特点,可广泛应用于分拣、搬运以及包装等操作中。基于螺旋理论验证了该机构自由度的数目和种类,通过对其构型进行分析,基于闭环矢量法求得运动学正逆解模型,并利用正逆解算例进行了验证,以运动学逆解作为约束条件,基于数值法计算出该并联机构的工作空间。对机构的输入和输出速度特性进行分析,建立了机构雅可比矩阵,并基于此分析了该机构的奇异位形,给出了几种典型的奇异构型。以可达工作空间、定位精度和可操作度三种性能评价指标为目标函数,采用粒子群算法对机构几何尺寸参数进行优化设计,对比发现,优化后机构的运动性能有了明显的提高,从而为后续样机搭建提供了参考。

改进的遗传算法在背包问题中的应用

介绍了一种最优保存遗传算法,针对该算法提出一种改进方案,一方面改变了保存最优个体的方法,另一方面对不满足约束条件的个体采用贪心策略进行改造,使其满足条件。最后通过一个具体的背包问题实例验证了改进算法的可行性和有效性。

基于PBIL算法的集装箱装配问题的研究

介绍了基于种群的增强式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。分析比较了遗传算法和PBIL算法求解过程的异同点。介绍了PBIL算法在集装箱装配问题中的应用,并通过一个具体的实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。

扩展的最优分割法在有序样本分类中的应用

最优分割法——Fisher分析法在处理有序数值样本的分类问题上是有效的,对其进行了扩展,使之也适用于有序向量样本的分类分析问题,并将其应用于山东省水环境监测优化布点系统中,实例表明该扩展方法是可行的。

手写体汉字识别中小波分形分解特征的研究

研究了手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——小波分形分解特征。对手写汉字分别采用小波和分形的方法提取其结构特征和统计特征,并将提取的结构特征和统计特征组合后作为识别器的输入进行识别。实验结果表明,对训练样本可以达到98.71%识别率,对测试样本可以达到91.37%识别率。

基于距离系数的改进统计量研究

距离系数是传统聚类分析方法中常用的相似程度统计量。在该系数的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进统计量——贴近度,并将其应用到实际样本数据的聚类分析中。实例表明该统计量应用于传统聚类分析是有效的。

遗传算法在数据内部排序上的应用

用遗传算法进行数据内部排序 ,可以打破传统排序算法在时间复杂度方面所存在的下限 ,因为求适值部分可并行处理。对包括适值函数、杂交、变异等在内的一些关键问题进行了研究 。

专业基础课如何走出理论与实用的两难困境

以数据结构这门基础课为例,通过"五个重新",再造数据结构的课程细胞,提出比较教学、螺旋教学、逆向教学、反刍教学、共时教学等教学范式,解决教学的两难困境。

以相似特征为主的图像压缩算法研究

对一类特殊的情形即以相似特征为主的图像压缩算法进行了研究 ,提出了一种新的相似不变量及其获取的简单方法 ,利用图像的相似性所存在的冗余关系达到获得高压缩比的目的 ,实验证明 。

工艺规划系统中动态模式分类的研究

提出了工艺规划系统中动态模式分类 (patternclassi fication)的概念 ,介绍了模式分类判定树和动态模式分类的基本原理 ,并对动态模式分类的聚类质量标准进行了研究。动态模式分类是基于实例归纳 (casebasedreasoning ,CBR)的自动分类过程 。

实验室火灾危险源高精度辨识方法优化仿真

针对目前方法对火灾危险源进行辨识过程中,由于未能在火灾危险源辨识前对数据进行平滑去噪处理,导致该方法在危险源辨识时,存在辨识精度低、最大热释放率与实际值相差大以及危险源增长系数高的问题,提出基于机器视觉的实验室火灾危险源辨识方法。方法首先对实验室数据进行全方位采集,通过对采集数据离群点滤除以及法向量的估计实现数据的平滑去噪;再使用差分进化法对机器视觉中的在线序列极限学习机进行优化;最后将平滑去噪后的实验室数据放入优化后的学习机中进行训练,从而实现实验室火灾危险源的辨识。实验结果表明,运用该方法识别危险源时,辨识精度高,最大热释放率与实际值相接近,危险源增长系数低。

我国实证会计研究状况及展望

介绍了实证会计研究的进程与发展,分析了实证会计研究在会计工作申的重要性,指出了我国实证会计研究现存在的问题及研究前景。