基于FR算法的数据模型三维可视化研究

针对传统数据模型描述方式无法满足用户快速理解和使用数据模型的不足,论文提出建立数据模型的三维可视化描述。对于传统FR算法在实体节点过多时将导致图形绘制过慢、连线交叉过多等问题,论文结合数据模型的特点,基于实体结构和实体属性对FR算法进行改进,改进后的FR算法不仅能快速地绘制三维图形,而且可以显示实体节点及实体关联等信息,从而辅助建立三维可视化模型,直观的表达数据模型,梳理数据模型的结构,加快用户对数据模型的理解。

非线性极大极小问题一个修正FR共轭梯度法

基于指数光滑化函数,提出了一个求解非线性极大极小问题修正FR共轭梯度算法.在每一次迭代中,通过Armjio非精确线搜产生步长,利用几何减小策略调整指数光滑化函数中的罚参数.在适当的假设条件下,新算法具有全局收敛性.

分布式多维数据流频繁模式挖掘算法设计

针对在对分布式、多维数据流频繁模式挖掘算法研究时,没有删除多维数据流中的非频繁项集,存在平均处理时间长的问题,提出分布式多维数据流频繁模式挖掘算法。该方法根据人工神经网络特点,建立了人工神经网络模型,并对多维数据流训练,以达到提升挖掘效率的目的;并基于训练结果构造数据流频繁模式信息树,即频繁模式树(FR-tree:Frequent Pattern tree)。由于FR-tree中存在较多过期的多维数据流,所以需要对FR-tree剪枝,并删除非频繁项集,从而加快频繁模式计算速度,并采用分布式挖掘算法对全局FR-tree挖掘,从中取得多维数据流的频繁项集完全集,实现分布式多维数据流频繁模式的挖掘。通过对该方法的平均处理时间测试,验证了该方法的实用性。

提升会议视频与第三方会议终端互联画面质量方法

针对会议视频展示过程中第三方用户体验不佳、清晰度较低的问题,通过全参考(FR)评价模型对视频画面分辨率进行数据评价,利用两阶段盲卷积(TBCD)技术进行降噪处理,使终端互联画面质量得到提升。利用平滑L0范数的重建(SL0)算法把握视频画面清晰度,并计算视频信号展示标准,使画面质量最大化。通过SolidWorks软件仿真会议视频演示过程,实验表明此设计对会议视频质量提升具有明显效果,信噪比最高为39.7 dB,视频画面分辨率为2560×1600 dpi,视频演示清晰度为98.4%。

复杂网络拓扑可视化方案设计与实现

针对复杂网络拓扑采用传统网络拓扑可视化方式呈现会导致网络结构信息难以观察的问题,文中在提出一种基于节点和边关键性的网络拓扑压缩算法—NECB算法以及改进的FDA算法—FR算法的基础上,利用复杂网络拓扑可视化软件NetworkX设计并实现了一种复杂网络拓扑可视化方案。呈现结果表明NECB算法能在有效压缩网络拓扑规模的同时保存原始网络的主要信息,该方案能有效展现复杂网络拓扑的结构信息,为分析复杂网络提供支持。

改进的S-P模型的参数识别与对比研究

本文对多宾斯—坎普模型的改进与应用进行研究,运用FR算法对运算实例进行求解,论证了其有效性,同时运用上述模型对第二松花江计算实验数据与实测数据的拟合性作了研究,结论拟合程度较好。

新的仿生优化算法:食物车-蟑螂群优化算法

提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,该算法寻优率高,收敛速度快。

基于模糊粗糙集和鲸鱼优化支持向量机的化工过程故障诊断

针对化工过程复杂,故障数据量大、属性多,难以保证故障诊断准确率和速度的问题,提出了一种基于模糊粗糙集(fuzzy rough sets,FRS)和鲸鱼优化的支持向量机(support vector machine,SVM)的化工过程故障诊断方法。通过对化工过程历史数据分析,判别故障类型。首先,利用模糊粗糙集对离散化后的过程数据进行特征选择,经过属性约简得出最小故障特征集合;然后,利用一种新型元启发式算法——鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA),对支持向量机的参数进行优化,根据全局最佳适应度函数值,构建故障数据分类模型;最后,将属性约简后的数据集输入到鲸鱼优化的支持向量机故障分类模型中,实现化工过程的故障诊断。利用田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程对构建的FRS-WOA-SVM故障分类模型进行测试及比较。结果表明,该方法故障诊断准确率高、诊断速度快,可以有效地对化工过程中的故障做出诊断。

铁路箱梁钢筋图标注智能布局算法研究

基于铁路箱梁的三维BIM模型,在投影自动生成二维箱梁钢筋图时存在尺寸标注布局不合理、人工调整工作量大、出图效率低等问题,利用FR力引导改进算法,实现重叠标注的自动排斥和动态调整。该算法基于斥力与引力平衡状态原理,通过将具体标注元素抽象为物理粒子,模拟粒子间无规则运动,实现箱梁钢筋图标注的智能布局。测试统计表明:在基于三维BIM模型自动生成二维钢筋图时,该算法可使二维钢筋图标注的人工干预修正量从50%减少到10%以内,显著提高铁路箱梁钢筋图的出图质量和效率。