基于果蝇算法的医院电子档案海量数据快速查询方法

由于我国医院电子档案数据量每日呈爆炸式增长,导致数据查询方法难以准确且快速查询海量电子档案数据,文章提出基于果蝇算法的医院电子档案海量数据快速查询方法。对原始医院电子档案海量数据进行清洗、压缩等预处理操作,利用果蝇算法搜索预处理后的电子档案数据,获取数据查询位置的最优解,实现医院电子档案海量数据快速查询。实验结果表明,设计方法查询医院电子档案海量数据时查询代价消耗比仅2.61,具有优越的查询效率和扩展性。

基于协方差交叉融合的多传感器数据融合研究

为提高多传感器数据融合的精度和速度,结合凸组合融合算法与协方差交叉融合算法,并采用果蝇优化算法优化协方差交叉融合算法的融合系数,提出一种改进协方差交叉融合算法,实现了多传感器数据的快速、精确融合。仿真结果表明,所提算法在x轴和y轴上的数据融合均方根误差约为3 m,融合的时间约为0.44 s,相较于多贝叶斯估计、模糊聚类、极大似然估计等数据融合算法,具有明显优势,提高了多传感器数据融合的精度和速度。

基于改进果蝇算法的船舶推力分配

采用动力定位系统进行船舶精确定位为船舶在海上作业的正常进行提供了保障。其中如何进行推力分配是实现精确定位的主要难题,为了降低船舶动力定位的功率消耗、硬件磨损,提出一种基于改进果蝇优化算法的船舶推力分配方式。优化不同方向推进器的推力和角度,在模型满足各种约束的条件下,使船舶推进系统功率消耗最小。仿真结果表明,改进后的果蝇优化算法相较于传统果蝇优化算法能够减小船舶的功率消耗,让船舶的推进角、推力更加顺滑,从而降低船舶硬件的磨损。

基于改进果蝇算法的地铁列车运用计划编制研究

针对地铁列车运用计划编制问题,基于改进果蝇算法开发了一种地铁双车辆段列车运用计划编制模型,使列车在规定时间内能完成检修规定里程数,前往不同车辆段完成对应检修任务。在满足列车检修周期内行驶路程要求、列车均衡运用的基础上,将双车辆段的所有列车与车次任务综合规划;根据列车与车次的匹配关系,将列车运用计划编制问题转化为柔性作业车间调度问题;以列车-车次匹配成本最小为优化目标建立列车运用计划编制模型,并以国内某地铁列车运用计划为算例验证模型的有效性和可行性;就人工方案编排的不合理的检修日期,提出一种自动检修日期更新修改方案。实验结果表明:所有列车均能按时完成检修要求的行驶路程,抵达规定车辆段进行检修,实现列车均衡运用;通过对不合理的检修日期(来自人工方案)进行修改,使列车检修日期平均提前14d,从而提高了列车检修资源的利用率。

利用黏-弹-塑性模型对磁流变阻尼器动力学性能预测与分析

为了建模合适的参数模型来描述阻尼器的动态输出特性,发挥磁流变阻尼器工程应用中的半主动控制优势。本文的研究在激励频率和振幅为5 Hz和10 mm条件下,利用振动系统测试磁流变阻尼器在不同激励电流下得到动态输出特性,在此基础上利用黏-弹-塑性参数模型,采用果蝇优化算法对所有电流下的实测结果进行预测并对其结果展开分析讨论。研究结果表明该阻尼器的输出力能够跟随外部位移随时间变化情况;阻尼力随激励电流增大表现出先缓慢增大后显著增大的特性,这表明该阻尼器具有依赖输入电流的可控性,为实现工程应用中的半主动控制提供条件。并讨论了产生这种现象的原因在于不同电流下颗粒于基体间的相互作用。预测结果表明利用果蝇优化算法,黏-弹-塑性参数模型能够很好的描述实测结果。

智能化综采工作面采煤机的定位试验研究

为解决采煤机当前定位不准确影响其智能化、自动化的开采效果,在对采煤机基本结构和工作模式简单研究的基础上,提出基于果蝇优化卡尔曼滤波算法为核心将惯性传感器差分布的惯性导航定位方法,最后通过构建试验平台对采煤机的初始位置校准效果、姿态定位效果和位置定位效果进行验证,并取得理想效果,为后续推进采煤机的智能化定位功能的实现奠定理论基础。

基于果蝇算法的数字化档案海量数据自动检索方法

常规的档案数据检索方法往往只能锁定大致位置范围,导致检索代价消耗较高。针对这一问题,本研究设计一种基于果蝇算法的数字化档案海量数据自动检索方法。首先,针对数据属性合理划分区间,将划分结果作为数据检索的提取条件。然后,利用果蝇算法建立智能搜索机制,精确确定检索范围。最后,针对检索范围,构建一个高效、自动的检索模型。该模型能迅速锁定目标数据,实现对数字化档案海量数据的自动检索。实验结果表明,应用该方法后,检索代价消耗比的平均值为2.45,检索代价消耗明显低于传统方法。这一结果说明,在面对大规模数据时,该方法能在保证检索质量的同时,实现更高的检索效率。

基于CIFE-FOA-DELM的SCR脱硝入口NO_(x)浓度预测方法研究

针对脱硝入口NO_(x)浓度监测值作为脱硝前馈输入导致的喷氨控制滞后问题,提出了基于炉膛参数的脱硝入口NO_(x)浓度CIFE-FOA-DELM预测方法。采用互信息特征选择方法进行预测模型的特征变量筛选;引入经果蝇寻优算法优化的深度极限学习建立NO_(x)浓度预测模型;并利用某660 MW火电机组历史运行数据进行模型验证,与反向传播、支持向量机、深度极限学习机、FOA-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:CIFE-FOA-DELM预测方法具备更高的预测精度,平均绝对百分比误差SMAPE、均方根误差SRMSE、拟合优度R2分别为0.261%、1.384、0.965。与CEMS监测数据对比,脱硝入口NO_(x)浓度预测值提前了180 s,有利于解决喷氨控制滞后问题。

面向高分辨率激光扫描点云的图像色彩界面交互配色设计研究

配色图像样本杂色的存在会使得配色方案与源图像标准颜色存在较大的误差,导致配色协调舒适度较差。针对上述问题,进行面向高分辨率激光扫描点云的图像色彩界面交互配色设计研究。该研究中利用高分辨率激光扫描技术采集标准点云数据并作为参考样本,针对点云数据实施去噪处理,以减少杂色的干扰。将点云的RGB数据转换为HSV数据并参考表伯克霍夫美度值建立配色模型。将果蝇算法和粒子群算法结合在一起,避免陷入局部最优,利用果蝇-粒子群算法求取配色模型最优解,得出图像色彩界面交互配色最佳设计方案。结果表明:配色方案2的伯克霍夫美度值为0.976,要大于其他5个方案,由此说明配色方案2是配色模型的最优解,配色效果达到最佳,配色更加协调舒适。

基于路面等级自适应的主动悬架LQG控制

为了解决车辆在混合等级路面时平顺性与操纵稳定性差的问题,提出了一种基于路面等级自适应的主动悬架LQG控制策略。根据路面功率谱密度与国际平整度指数的关系识别路面等级;以不同路面等级为阈值,确定三种控制目标;计算每次迭代后平均味道浓度判定值的方差确定迭代步长,解决了果蝇算法过早收敛和迭代次数过长的问题;在不同控制目标下设立了相应的适应度函数,并利用改进后的果蝇算法优化不同适应度函数下LQG控制的加权系数,以此提高混合等级路面下的控制性能。仿真分析了在不同等级路面下的悬架动态性能,并进行了道路实车试验。仿真结果表明:相比传统LQG控制,基于路面等级自适应LQG控制的悬架系统在A级路面下簧载质量加速度均方根值减小16.34%,在D路面下轮胎动载荷均方根值减小6.51%,在B级和C级路面下,簧载质量加速度和轮胎动载荷的均方根值分别减小9.59%、7.54%和11.32%、9.4%;试验结果与仿真结果基本一致。

煤矿瓦斯涌出量动态预测的PCA-MFOA-GRNN模型及应用

针对煤矿瓦斯涌出受许多因素的影响,为了克服瓦斯涌出中存在的复杂的非线性关系,从而实现稳定、可靠、精确的对煤矿综采工作面瓦斯涌出量进行动态预测,提出了主成分分析法(PCA)结合改进的果蝇算法(MFOA)优化GRNN的绝对瓦斯涌出量的预测手段。运用PCA算法对原始输入数据降维;并且对果蝇算法中的Si函数增加一个跳脱参数B,避免局部最优因子对预测模型的干扰;将MFOA算法对GRNN的平滑因子σ进行优化;将PCA结果作为模型的输入,建立了PCA-MFOAGRNN算法的回采工作面瓦斯涌出量动态预测模型,结合实际矿井瓦斯涌出量监测的相关数据检验该模型,并将该模型的预测结果与未修正的FOA-GRNN算法、CIPSO-ENN算法、BP神经网络预测、Elman网络预测结果进行对比,结果表明:该预测模型对GRNN的参数优化后得到的预测模型较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。

基于混合优化算法的销轴传感器温度补偿及应用

针对应变片式销轴传感器井下工作过程中温度发生变化产生温度漂移,导致测量精度降低的问题,提出一种果蝇算法优化RBF神经网络的温度补偿模型,采用果蝇算法对神经网络的扩展参数进行全局优化,利用应力测试平台实测参数及神经网络非线性映射能力训练温度补偿模型。为验证温度补偿模型补偿效果及训练效率,对35℃下传感器进行实验测试。结果表明:35℃下,温度补偿模型补偿平均误差远小于单一算法补偿效果,验证了此方法具有较高的训练效率及补偿效果,能够提高传感器在不同温度、载荷作用下测量精度,同时将本文模型应用采煤机截割煤壁工作中,得到导向滑靴在采煤机行走截割煤壁过程中受力,为导向滑靴结构优化及提高采煤机可靠性和使用寿命提供依据。

基于IFOA-GA任务调度算法在云计算MapReduce模型中的研究

针对传统的云计算任务调度算法存在效率低、利用率不高的问题,采用改进的果蝇算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)融合的算法用于处理任务调度。首先,将任务调度转换为DAG(directed acyclic graph,DAG)并通过Kruskal算法将任务调度顺序进行化简;其次,针对果蝇算法的种群采用正交数组和量化技术进行初始化,对果蝇算法边界进行处理,对探索步长进行动态调整,并使用GA算法对个体选择进行选择处理;最后,将融合后生成的算法IFOA-GA用于仿真平台中的云计算任务调度,相对于IGA、IFOA,IPSO算法在QoS的四个指标对比中具有一定的优势,说明IFOA-GA算法能够有效地提高云计算调度效率。

橡胶输送带恢复力模型辨识与参数预测

橡胶输送带恢复力模型辨识及其参数识别是研究输送带迟滞能耗的关键问题。提出采用高斯函数描述恢复力模型,并采用理论与实验研究相结合的方法分析和验证了高斯函数描述恢复力的可行性及准确性;以实验数据和拟合数据为训练样本,采用经果蝇算法优化后的RBF神经网络对不同激励下恢复力模型系数进行预测,再通过实验对预测结果的准确性进行了验证。

SCR脱硝系统的反演积分滑模控制方法研究

由于选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统具有大惯性、非线性以及不确定性的特点,使得常规PID控制方案不能较好地实现SCR脱硝系统的控制。为此,该文提出将基于反演算法的积分滑模控制方案应用于SCR脱硝控制系统的内回路中,同时采用果蝇算法改进的粒子群寻优算法获得反演积分滑模控制器的最优参数。在不同机组负荷情况下的设定值跟踪和抗干扰实验表明,所提控制方案的控制效果优于常规PID控制及积分滑模控制。由蒙特卡洛仿真结果可知:相比于常规串级控制结构,基于反演积分滑模控制的SCR脱硝控制响应速度更快、抗干扰能力更强、鲁棒性更好,且具有很好的动态性能与稳态性能。

基于改进果蝇算法优化的微电网逆变器恒功率控制算法

针对微电网逆变器恒功率控制器PI参数优化的问题,提出了基于种群分区的多策略自适应果蝇(ppma FOA)优化的PI参数在线优化算法。根据适应度值进行排序将果蝇种群分为三个区,因每个区果蝇性能的差异提出多策略更新模式:Ⅰ区局部精细搜索保证种群不退化,Ⅱ区根据算法所处环境自适应调节算法的多样性和收敛性,Ⅲ区引导果蝇加速收敛,提高了算法的开发和探索能力。采用5种对比算法,利用微电网恒功率控制系统进行实验,验证了所提算法的性能和经ppma FOA算法优化后逆变器的响应速度更快、误差更小、输出更稳定。

基于改进果蝇算法优化的随机森林模型

针对果蝇算法相对容易出现局部最优解的问题,采用自适应步长策略与柯西变异对果蝇算法进行优化.针对传统参数选择方法存在主观干扰性的问题,提出了基于改进果蝇算法优化的随机森林模型.实验结果分析表明,本文所研究的基于改进果蝇算法的随机森林模型是切实可行的.

基于NFOA-RBF神经网络的食用盐包装封口温度控制系统

目的为提高盐业包装线封口温度控制精度,融合果蝇优化算法和径向基神经网络设计一种温度控制系统。方法介绍控制系统结构,利用RBF神经网络的自学习、自适应能力实现PID控制器参数的在线调节,可确保封口温度的自适应控制。通过果蝇优化算法实现神经网络初始值优化,提高神经网络的全局搜索能力。最后,进行仿真和实验分析。结果结果表明,温度偏差可以控制在1%以下,该控制算法具有较好的稳定性,达到稳定状态耗时较少,系统超调量明显变小,在一定程度上提升了封口温度控制的精确性和稳定性。结论所述控制系统控制性能比较理想,可满足食用盐包装封口温度控制需求。

一种基于机器学习算法的网络安全评估方法

互联网给人们生活和工作带来便利的同时,也增加了网络安全风险发生的概率。为减少这一危害的出现,提出一种基于机器学习的网络安全预测评估方法,该方法是利用支持向量机的非线性拟合能力和果蝇优化算法的全局优化能力,在时间序列的基础上建立网络安全态势评估模型。所提出的预测模型的决定系数为0.906997774231,最佳核函数参数为9.55886673069,输入维数为12,惩罚因子为26.6112511992。相较于RBF、PSO-SVM两种预测模型,FOA-SVM网络安全预测模型的准确率、AUC值、F1值分别为81.2%、0.83、0.83,能够更好地完成网络安全评估。

基于不同信号类型的采煤机滚筒位置控制性能研究

为实现采煤机滚筒位置精确调整,建立了滚筒位置控制系统开环传递函数,基于Simulink搭建了采煤机滚筒位置仿真模型,分别采用果蝇算法和Ziegler-Nichols算法对PID控制器参数进行优化,对系统施加不同信号模拟采煤机实际工况,研究了两种算法对滚筒位置控制性能的优化效果。结果表明:基于果蝇算法优化的系统阶跃响应超调量、调整时间、稳态误差等指标均减小,系统正弦响应平均跟踪误差缩小45%以上,系统随机响应曲线波动范围均减小,因此基于果蝇算法优化的系统在工况变化时具有较强的鲁棒性。