人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型.通过对代谢算子功能的分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性.利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的最优匹配,从而找出对应故障现象的原因.在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了故障诊断的成本.实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间.

基于人工代谢算法的TSP问题求解分析

通过分析生物体新陈代谢的生理机能,建立人工代谢算法模型。通过分析底物和生成物之间的浓度差建立多步催化反应动力学模型。通过对城市网络和代谢网络进行类比,建立基于浓度差的TSP问题寻优模型。实例推导表明,人工代谢算法能有效地实现TSP问题的寻优规划。

针对方向图综合的MIMO雷达双边自适应矩阵算法

为了降低MIMO雷达自适应矩阵算法(Adaptive Matrix Approach,AMA)的计算复杂度和样本需求,该文提出一种双边AMA(Two-Sided AMA,TS-AMA)算法。TS-AMA算法将AMA算法的权矩阵分解成两个低维权矩阵的Kronecker积,从而将AMA算法的代价函数转化为一个双二次的代价函数。新的代价函数可以通过结合半正定规划(Semi-Definite Programming,SDP)和双迭代算法(Bi-Iterative Algorithm,BIA)有效地求解。相比AMA算法,TS-AMA算法的收敛速度更快,样本需求更低,运算量更小。仿真结果说明了该算法的有效性。

代谢计算在分子稳定性分析中的应用

本文总结了人工代谢算法当前的主要应用领域,分析了信息技术在分子模拟分析中的发展趋势,给出了应用于分子稳定性分析时的代谢计算编码设计模式。并以几种常见分子为例,基于代谢计算分析了物质的稳定性。分析结果表明了该方法的可行性和有效性。

一种新的混合自适应盲均衡器

提出了一种基于QAM信号的新的混合自适应盲均衡算法。结合了MCMA算法以及AMA算法的优点,通过设置自适应遗忘因子λ,用来自适应加权两类独立代价函数,一类是MCMA的代价函数,另一类是AMA的代价函数。通过搭建QAM盲均衡系统平台,仿真结果表明,提出的算法相比于CMA、MCMA和CMA/AMA算法,有效地降低了稳态误差和误码率,并具有良好的收敛速度,大大提高了系统的性能。