基于NW小世界的量子进化算法在无功优化中的研究

针对量子进化算法的早熟问题,提出了一种适于电力系统无功优化的NW(newman-watts)小世界量子进化算法。该算法引入了NW小世界网络模型,以一种新颖的随机加边方式动态改变种群个体的邻域拓扑结构,从而保证了整个优化过程中的种群多样性,提高了算法的全局搜索能力。应用该算法对IEEE-14节点和IEEE-57节点系统进行无功优化的仿真分析,结果表明,NW小世界量子进化算法在电网无功优化计算中具有较强的全局寻优能力和较高的收敛精度。

基于NW小世界邻居的粒子群多阈值分割算法

针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法。此算法采用相对类内方差代替传统Otsu算法中的绝对类内方差,改善了传统Otsu对小对象分割不理想的弱点;采用NW小世界模型作为粒子群优化的社会认知拓扑结构,具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度。实验结果显示此算法具有好的性能。

基于NW型小世界人工神经网络的污水出水水质预测

为了预测污水处理出水水质,针对污水处理过程具有多变量、非线性、时变性、严重滞后的特点,提出了基于NW型小世界人工神经网络的污水处理出水水质预测模型;首先根据污水处理系统确定模型输入输出变量个数,然后建立了多层前向小世界神经网络模型,并对网络模型的隐层结构进行了优化研究;借助污水处理过程的历史数据进行了仿真研究,结果表明:和同规模的多层前向人工神经网络相比,小世界神经网络对污水出水水质预测具有较高精度和收敛速度,为污水出水水质的实时预测提供了一种有效的新方法。

复杂网络的研究进展综述

网络由节点与连接节点之间的边组成。现实世界中存在大量的复杂系统可以用网络来描述。描述这些系统的网络既非完全规则又非完全随机,而是介于两者之间的。因此,介于规则网和随机网之间的复杂网能很好地刻画现实世界。本文介绍了复杂网络的发展史,研究现状及未来发展方向的展望。