基于FSA的DNA重复体频率统计算法

针对现有DNA重复体频率统计算法效率低、灵活性差等不足,基于字符串多模式匹配的有限状态自动机,构造DNA子序列比对自动机,利用KMP算法对自动机进行状态转移优化,由此提出一种高效的重复体频率统计算法。该算法通过对DNA数据库的线性扫描,得到每个DNA子序列在全局数据库中重叠与非重叠的重复体频率统计信息以及指定DNA序列集合的最长公共子序列信息。实验结果表明,该算法具有效率高、匹配精确、信息获取方式灵活、支持在线操作等优势。

PCA-FSA-MLR模型及在径流预测中的应用研究

为提高径流预报精度,研究提出主成分分析(PCA)、未来搜索算法(FSA)、多元线性回归(MLR)相融合的径流预测模型。利用PCA对样本数据进行降维处理,选取8个标准测试函数在不同维度条件下对FSA进行仿真验证,利用FSA优化MLR常数项和偏回归系数,提出PCA-FSA-MLR径流预测模型,并构建基于PCA降维处理的PCA-LS-MLR、PCA-FSA-SVM、PCA-SVM模型和未经降维处理的FSA-MLR、LS-MLR、FSA-SVM、SVM作对比模型,通过云南省龙潭站年径流及枯水期12月月径流预测实例对各模型进行验证。结果表明:①FSA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局极值搜索能力;②PCA-FSA-MLR模型对龙潭站年径流及12月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为1.63%、3.91%,预测精度均优于其他7种模型,具有更高的预测精度和更强的泛化能力;③对于同一模型,经PCA降维处理的预测精度优于未经降维处理的预测精度,PCA数据降维对提升模型预测精度具有帮助。

基于群智能算法对比的城市配电网故障停电预测研究

随着我国电网的发展规模逐渐扩大,对于城市配电网的安全性能要求也越来越高。需要实时监测电网结构,从而准确判断故障区域以及进行停电预测。因此,基于电网故障信息源,提出了1种群智能算法下的混合蛙跳算法(SLFA),并使用粒子群优化(PSO)算法和未来搜索算法(FSA)作为比较。通过对3种算法的常规性能指数进行测试,发现SLFA相比于另外2种算法,拥有运行时间长、结果正确率高、受初值影响小、收敛精度高的优势。因此,SLFA能够广泛应用于城市配电网的故障检测和停电预测,为城市电网的安全运行提供保障。

基于自适应火烈鸟算法的无输出变压器平衡控制应用

为提高无输出变压器功率放大电路的稳定性及可靠性,提出一种自适应火烈鸟搜索优化算法,对其中点电压进行平衡控制。该算法采用Sigmoid函数控制迁徙火烈鸟的惯性权重系数,进行非线性自适应变化,平衡粒子的全局搜索能力和局部探索能力;采用双曲正切函数控制觅食火烈鸟的扩散因子,平衡粒子的寻优速度和收敛精度;在算法后期引入基于中心距的种群变异,提高种群多样性,同时提高算法的精度。基于三种类型的测试函数对所提算法的性能进行验证,并与其他4种典型的群智能优化算法做了对比。结果显示,所提算法在寻优速度和收敛精度上均具有较大的提升。接着利用齿轮系设计问题对算法进行工程测试,最后,对改进算法进行无输出变压器功率放大电路仿真测试,结果证明了算法的优越性。

基于改进火烈鸟搜索算法的移动机器人路径规划

为改善火烈鸟搜索算法(FSA)在路径规划中易陷入局部误区的问题,提出改进FSA(IFSA)用于移动机器人路径规划。该算法引入自适应Sigmoid非线性因子实现种群动态调整,平衡了算法的全局搜索与局部搜索;同时,嵌入自适应混合精细分级的觅食位置更新方式,增强算法局部寻优能力;进一步提出随机镜面反射学习(RSRL)机制并应用于算法种群逐维学习,提高算法的寻优效率与精度。实验结果表明:IFSA能够快速获取最短路径,寻优能力优于其他算法,具有较强的稳定性和鲁棒性。

基于时隙预测的RFID防碰撞ALOHA算法

在得出EPC协议防碰撞机制中累加因子C的基础上,通过比较预设差值门限的方法调整帧长,并明确了识别结束条件;同时,采用时隙预测二进制选择机制对下一时隙响应标签数量进行预测,对空闲时隙加速跳过,碰撞时隙进行实时二进制散列处理,从而减少无效时隙的出现。仿真结果表明,改进后的算法能够有效增加系统吞吐率,降低开销与时延,为将RFID标签作为感知终端的物联网系统在数据采集方面提供了合理的解决方案。

波阻抗反演的快速模拟退火算法

波阻抗反演是储层参数及砂体预测不可缺少的内容,在地震勘探中占有重要位置.使用快速模拟退火算法(FSA)进行波阻抗反演,能避免目标函数值陷入局部极值区并可获得全局最优解.因此,用快速模拟退火算法进行波阻抗反演,并通过理论模型试算和实际资料的反演验证了该算法的应用效果.结果表明,FSA反演结果不依赖于初值,FSA收敛速度比常规模拟退火算法(SA)收敛速度更快,井点处的波阻抗反演结果与测井数据基本吻合.

基于有穷自动机的网络扫描检测算法研究与实现

网络扫描通常是入侵的前奏,准确的检测网络扫描可以对网络入侵起到重要的预警作用.现有的网络扫描检测机制都过于简单且易于被攻击者逃避.提出了一种基于有穷自动机模型检测网络扫描的入侵预警算法(FSA-based intrusion pre-alert algorithm,SBIPA),用自动机状态迁移图表达扫描报文序列,同时设计了3种不同的机制基于自动机模型对扫描事件进行检测,并讨论了算法实现中的关键技术.实验表明,该算法能在更准确的检测普通扫描的同时,对分布式、多类型混杂扫描等现有技术难以检测的隐蔽扫描也有很好的检测效果,有效弥补了现有同类技术的不足.

无源RFID系统标签防碰撞优化算法研究

标签碰撞是射频识别技术的常见问题,标签防碰撞算法的ALOHA类算法简单易行,但由于其时隙是随机分配的,存在标签长时间不被读取,即"饿死"现象。针对标签时隙选择冲突问题,运用混沌系统可以产生均匀分布的伪随机数的理论,提出了改进的帧时隙ALOHA(FSA)算法,调整待识标签时隙号的选择方式,使标签在一帧内选择的时隙分布更加均匀,减少空闲时隙数目,进而减少标签间的碰撞次数。实验仿真表明,在基本没有增加无源标签存储空间的基础上,改进FSA算法标签识别率稳定在40%,改进算法也可广泛应用于有源和半有源RFID系统标签的快速识别中。

基于自由搜索算法的IIR数字滤波器设计

无限脉冲响应(IIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数多目标优化问题。针对自由搜索算法原型优化设计时存在后期寻优效率低等缺陷,提出一种改进搜索策略的优化方法。通过动态调整个体的领域搜索半径和定期轴向搜索等策略,提高算法在多维空间的搜索能力。将其应用于IIR数字滤波器的优化设计,并在最小均方误差、最小通带阻带纹波幅值和两者相结合的优化准则下,对参数空间施加适当的约束条件,建立相应的优化模型。仿真结果表明,在设计IIR数字滤波器时,该算法的优化结果优于同类算法。

基于自由搜索算法的数字多频陷波滤波器设计

数字多频陷波滤波器的作用是同时处理数字信号中多个特定频率分量。传统设计方法通过级联多个单频陷波系统实现,仅适用于陷波频率间隔较大的情况,且存在频率响应不均匀、过渡带增益不对称以及陷波频率点之间增益难以控制等局限性。为此,以改进的自由搜索算法为基础,提出一种数字多频陷波滤波器的设计方法。通过改进陷波系统结构,约束参数空间,建立优化模型,优化配置极点位置,实现具有稳定特性的数字多频陷波系统。仿真实验结果表明,该设计方法在实现准确陷波的同时,可使得过渡带增益对称且可控,通带内频率响应均匀平稳。

新型的RFID混合防碰撞算法

在射频识别系统(RFID)中,当一个或者多个电子标签同时响应读写器的查询时,会出现数据碰撞。为了解决此问题,在帧时隙Aloha算法和动态二进制搜索算法的基础上提出了一种混合防碰撞算法。理论分析和仿真证明,该算法能够有效地提高系统的识别效率,减少总的查询时隙数。

基于U-规划图与动作效果相关的规划识别研究

针对支持动作效果是多个的情况,智能体如何根据现有的信息为该效果确定最终的支持动作的问题进行了研究,并给出了相应的FSas算法。FSas算法分别从命题层和动作层出发,利用被观察到的动作效果或动作以及互斥计算减小了支持动作的空间,从而求得最终支持效果的动作,实现了规划识别。研究结果表明,该算法不仅解决了支持动作效果的动作是唯一的情况,而且进一步解决了支持动作是多个的情况。同时以实例说明了该算法的执行过程,表明该算法是合理可行的。

用单纯形模拟退火混合算法反演地声参数

提出了一种基于下降的单纯形算法和模拟退火算法的混合优化算法用于反演地声参数。下降的单纯形方法对于目标函数的梯度信息相当敏感,因此在参数空间中能迅速地移向极小点,但由于它只能向下移动,因而往往易陷入局部极小且依赖初始条件。而模拟退火算法使用随机选取的目标函数值在参数空间中搜索最佳答案,其结构有利于从局部极小中跳出,但是由于它不能利用目标函数的梯度信息因而对参数空间的搜索效率很低。混合方法结合了下降的单纯形方法与快速模拟退火方法这二者的优点,能更有效、更迅速地获得全局最优点。

机载聚束SAR的信号处理技术

聚束SAR是获得高分辨率的重要工作模式,距离上去调频技术是ISAR和小成像带SAR常用的经济有效的方法。本文讨论了聚束模式下距离上去调频信号的回波信号的模型和特点,以及FSA成像算法的基本概念,并将FSA运用于Ku波段飞行试验数据的成像中,获得了高分辨率图像,其几何分辨率达0.5m×0.5m。

基于混沌鱼群算法的混沌系统参数辨识

为了解决混沌系统的参数辨识问题,提出了一种融合参数估计理论、混沌理论和最优搜索优化思想为一体的CFS(CHAOTIC FISH-SWARM混沌鱼群)优化方法。通过构造合适的适应度函数,把该问题转化为未知参数的优化问题。数学仿真表明了该算法可以较好地解决混沌系统的参数辨识问题。

RFID混合碰撞算法研究

RFID射频识别技术广泛用于生产和生活,但是RFID技术中仍然存在很多的问题,碰撞问题就是其中一个。针对于目前主流的防碰撞算法进行了研究,对其进行理论分析和仿真。采用标签数量预测与分组结合的方式解决碰撞问题。通过仿真,可以发现该算法能有效的提高系统的效率。

非线性一次一密(t,n)门限秘密共享方案

针对本身不安全的线性算法构造的门限秘密共享方案存在安全漏洞的问题,以及可信方的参与容易导致单点故障和不可靠情形,结合非线性算法和密码学理论,提出一种无可信方的非线性门限秘密共享方案。方案基于混沌算法和有限状态自动机两种非线性结构,子密钥的产生具有随机性和动态性,参与者可控制每一轮的子密钥来实现一次一密或N次一密安全级别。秘密恢复由拉格朗日插值公式来实现。安全多方计算使各参与者相互牵制,不需可信方参与,满足弹性均衡,可防欺骗与合谋攻击。

一种新的RFID混合防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统随机性防碰撞算法中标签识别效率低的问题,提出了一种新的RFID混合防碰撞算法。新算法采用帧时隙ALOHA(FSA)机制,根据碰撞时隙数直接估计出总的未识读标签数目,经多次动态调整帧长,获得最优帧长,然后使读写器按照最优帧长分配时隙以供标签响应,在碰撞时隙内调用自适应搜索矩阵(ASM)算法对响应标签进行识别。理论研究和仿真表明,新算法有效实用,可有效提高系统性能,使时隙吞吐量达到40%以上。

粒子群优化鱼群算法仿真分析

针对标准粒子群算法(PSO)寻优多维多极值函数成功率低,基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度和精度有待提高等问题,提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA).该算法将速度惯性、个体记忆和个体间交流等特征引入鱼群算法,使鱼群行为模式扩充至追尾、聚群、记忆、交流以及觅食.此外,定义参数max动态限定鱼群搜索的视野和步长.仿真分析表明,粒子群优化鱼群算法较两种基本算法而言具有更快的收敛速度和寻优精度.