混沌自适应非洲秃鹫优化算法训练多层感知器

针对训练多层感知器(MLP)时,算法对初始值敏感、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,对新型启发式算法非洲秃鹫优化算法提出改进算法IAVOA。在初始化种群时引入Logistic混沌映射,增加种群的多样性;对最优秃鹫和次优秃鹫增加自适应权重系数,自动调整这两类秃鹫对普通秃鹫的引导作用;IAVOA用于MLP的训练,采用均方误差的平均值作为适应度函数寻找MLP的连接权重和偏差的最佳组合。选取4个不同复杂度的分类数据集,比较IAVOA算法与现有启发式算法对MLP训练后,MLP对数据分类的性能,仿真结果表明,IAVOA算法训练的MLP在数据分类准确率、全局搜索能力、收敛速度和稳定性方面均具有良好的性能。

基于遗传算法的划分序乘积空间问题求解层选择

划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,可以从多个视角和多个层次对问题进行描述和求解.其解空间是由多个问题求解层组成的格结构,其中每个问题求解层由多个单层次视角构成.如何在划分序乘积空间中选择问题求解层是一个NP难问题.为此,提出一种两阶段自适应遗传算法TSAGA(two stage adaptive genetic algorithm)来寻找问题求解层.首先,采用实数编码对问题求解层进行编码,然后根据问题求解层的分类精度和粒度定义适应度函数.算法第1阶段基于经典遗传算法,预选出一些优秀问题求解层作为第2阶段初始种群的一部分,从而优化解空间.算法第2阶段,提出随当前种群进化迭代次数动态变化的自适应选择算子、自适应交叉算子以及自适应大变异算子,从而在优化的解空间中进一步选择问题求解层.实验结果证明了所提方法的有效性.

增强多层网络心理地图保持效果的力引导布局算法

为了增强多层网络可视化中网络布局的心理地图保持效果,减轻读者在跨层分析任务中的认知负担,提出一种应用于切片式多层网络可视化的力引导布局算法.首先计算节点副本间的单向吸引系数;然后根据单向吸引系数和各节点副本的当前位置计算各节点副本的理想位置及距离差;最后结合距离差损失项、KK算法能量函数和节点副本间距损失项构建损失函数并优化得到布局方案.通过在10个公开数据集,包括7个社交网络数据集、3个遗传网络数据集上,与同类型算法对比在心理地图保持指标,即节点移动总距离上的表现的结果表明,所提算法能够显著增强多层网络布局的心理地图保持效果.

基于SA-QPSO算法的多层制造单元内部布局方法

针对多层制造单元内部的设备布局优化问题,本文建立考虑单元尺寸、物料搬运量、损失时间以及单元稳定性的多目标优化数学模型。为更快速、高效地求解该问题,使用模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)确定单元内设备所在平面以及层面,使用量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)确定设备具体坐标值和所在高度。以某汽车零件加工车间为实例,运用SA-QPSO算法生成直线形、“U”形和环形3种最优空间布局方案,验证了SA-QPSO算法在多层制造单元内部布局方法设计方面的可行性。

面向6G通信的多层低轨卫星网络路由算法

在面向6G的移动通信网络中,低轨卫星网络(LEO,Low Earth Orbit)运行高度低、时延小,可大范围部署实现全球广域低时延通信。当前低轨卫星星座正朝着多层轨道面发展,多层轨道的跨层链路增加了数据传输路径,但跨层轨间链路的频繁通断,增大了多层LEO网络层间路由选择的难度。为此提出了一种面向6G移动通信的多层LEO卫星网络路由算法。首先建立跨层链路,面向端到端传输时延和可靠性需求,分析影响跨层轨间链路频繁通断的因素,基于LEO卫星网络虚拟位置思想,选择卫星节点对建立可靠跨层链路;然后实现路由选择,基于所建立的跨层星间链路,采用时空演化图模型刻画动态网络拓扑,设计最短路径算法计算最佳传输路径。最后,构建三层卫星网络场景对所提算法进行仿真验证。结果表明,相对于现有方法,所提算法在端到端时延和可靠性均有明显提升。

基于改进粒子群算法的层合板损伤定量检测方法

针对层合板在加工和服役过程中出现的结构损伤问题,提出基于差分法和改进粒子群算法的两阶段损伤定量检测方法。首先,采用单元弹性模量降低的方法定义了结构损伤单元,通过结构振动特性分析获得了不同损伤工况层合板数值模型的模态参数,运用差分法识别了损伤大致区域。其次,利用改进的粒子群算法定量计算损伤的精确位置和程度。所提算法通过待测结构模型和迭代更新后有限元模型模态参数的柔度矩阵构建目标函数,引入变异因子以使算法有效的跳出局部收敛,MS算子减少了健康单元对真实损伤单元损伤程度的影响。结果表明:基于改进的粒子群算法可精确识别复合材料层合板结构损伤单元的位置和损伤程度。

无线和电力线混合通信的MAC层接入算法设计和性能分析

电力线和无线混合通信可以优势互补提升电力物联网室内覆盖的综合性能。针对无线接入和电力线中继的混合通信场景,文章提出一种适用于两跳混合中继的通用MAC层算法。综合考虑物理层信道参数和MAC层的载波侦听多路访问(carrier sense multiple access,CSMA)退避流程,建立了该MAC层算法的跨层性能分析模型,推导了两跳传输系统归一化吞吐量以及系统时延等性能;最后仿真验证了算法有效性和模型准确性,分析了物理层和MAC层关键参数影响系统性能的机理。与Basic-RTS/CTS算法相比,所提算法可有效提升系统吞吐量和时延性能。

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。

基于动态扩散算法的直流微电网简化分布式二层控制

孤岛直流微电网采用下垂控制实现电流均分时,均流效果受馈线阻抗影响且带来电压跌落。为实现电压恢复和电流精确均分,提出了一种采用动态扩散算法的简化分布式二层控制策略。相比于传统二层控制,该简化二层控制策略仅包含1台积分控制器和1个通信变量,简化了控制结构,减轻了通信链路负担。策略采用动态扩散算法进行分布式通信,改善了系统的收敛速度以及稳定性。考虑到不可忽略通信采样时间对系统稳定性的影响,建立了系统的离散时间小信号模型,绘制根轨迹图分析了二层控制增益和通信采样周期等关键参数对系统稳定性的影响。最后,基于MATLAB/Simulink的仿真结果验证了所提策略在动态性能和稳定性上的优越性。

基于改进非负绞杀的多层感知机软测量算法

针对复杂过程数据驱动建模所面临的多变量、强耦合、非线性等问题,提出一种将灵敏度分析与非负绞杀(NNG)结合的多层感知机(MLP)软测量算法。首先,利用基于方差分解的灵敏度分析量化各输入变量与目标变量的关联程度,并计算各个变量的总灵敏度指数;其次,将总灵敏度指数嵌入NNG算法并与MLP神经网络结合,实现输入变量选择;最后,利用Friedman数据集和某石化企业汽油辛烷值预测验证提出算法有效性。实验结果表明:提出的算法克服了NNG算法系数估计有偏的缺点,有效降低了模型复杂度,提高了模型预测精度。

多策略融合改进北方苍鹰算法的森林冠层图像分割

针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;在北方苍鹰探索阶段,添加自适应权重因子提高算法搜索能力,加快算法收敛速度;在北方苍鹰开发阶段,添加非线性收敛因子平衡全局搜索和局部开发能力。其次,采用多阈值Kapur熵作为适应度函数,通过选取8个基准函数对改进的算法进行测试,测试结果表明,改进的算法可以有效提高精度和搜索速度。最后,将所改进的算法对森林冠层图像进行阈值分割试验,并在适应度值、森林图像分割时的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)与特征相似度(FSIM)上进行对比分析。试验结果表明,改进的算法可以获得更精确的森林冠层分割阈值和更高的分割精度。

U型障碍物多方向多层填充的移动机器人改进蚁群算法

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问题的同时,不会造成原有通路的阻塞,具有原通路保持性,且填充的迭代次数与迭代总时间少;之后对填充图形的迭代次数给出了理论性的判定,此填充方法不仅适用于U型障碍物还适用于其它可填充区域,且其对于可填充区域可实现完全填充;最后将此填充方法与蚁群算法结合。仿真结果表明,改进蚁群算法相比于传统蚁群算法有效率提升。

多层卷积网络目标识别算法在烟丝宽度检测中的应用研究

为了提高烟丝宽度检测效率,提出一种多层卷积网络目标识别算法。该算法以YOLOv3为基础结构,通过添加特征层、注意力机制、空间金字塔结构、改进聚类函数和损失函数的方式,实现了对传统识别算法的改进优化。基于多层卷积网络目标识别算法构建烟丝宽度检测模型,通过获取图像中目标烟丝宽度,完成对烟丝宽度的精准检测。烟丝的主客观识别效果与宽度检测结果表明:该算法能够较好地保留烟丝轮廓细节,具有较强的识别能力和较高的检测精度,交并比、精准度、AUC分别达到了0.966、0.969、0.963,且检测最大误差为-0.073 mm,相对误差较低。实验结果证实该算法对烟丝宽度检测具有较高的实用价值,大大提高了检测精度。

基于多层编码遗传算法的车间调度问题研究

针对传统遗传算法在解决生产条件复杂车间调度问题的不足,提出多层编码遗传算法,并就车间调度问题展开研究。通过构建车间调度模型,运用实例分析,对比常规遗传算法和多层编码遗传算法的计算结果,验证了多层编码遗传算法的有效性及在计算工件加工时,运算速度更快捷的优势。通过研究,为在复杂加工条件下,更好地利用车间调度提高车间生产效率和为企业创造更大的经济效益提供了一定的理论依据。

多传感器信号融合的计层算法

弹丸高速侵彻过程中内部应力波对敏感信号产生干扰,会导致特征信号无法提取或信号异常,无法顺利进行后续起爆控制。针对这一问题,对加速度传感器信号和应力传感器信号进行融合,提出一种多传感器信号融合的计层算法。对高斯窗函数分别与不同的传感器信号在时域中进行卷积,将卷积后的信号加权融合,通过融合信号来控制起爆。现场可编程门阵列调试抓取波形表明,所提出的算法可以提取得到弹丸侵彻时的特征信号,能够顺利实时控制起爆。

基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进

由于用户的增多,导致智能电网的频谱资源紧张,严重影响了智能电网运行的稳定性,同时也降低了供电能力。为了解决这一问题,提出基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进研究。将认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)引入智能电网中,通过认知节点感知智能电网主用户的频谱资源,找出可用的空闲频谱。借助图论着色将智能电网资源进行跨层分配建模,利用改进猫群算法求取分配模型最优解,得到智能电网资源跨层分配方案。实验结果表明,所研究算法求解到的方案是全局最优解,能够实现智能电网频谱资源的跨层分配。

一种基于层接近度和分支距离函数的最优个体选择算法

文章针对目前最优个体评价及选择时存在的问题,在综合分析层接近度和分支距离函数特点的基础上,提出一种层接近度和分支距离函数联构的测试用例评价算法。该算法的基本思路是,在进化过程中选择领航个体时,先选择实际执行路径与目标路径接近度高的个体,再在这些个体集中选择分支距离最小的个体,从而得到领航能力最优的个体。实验结果表明,所提算法能快速寻优到测试用例,尤其是针对多层嵌套程序的测试用例,生成表现良好。

基于改进小波变换的多层量子图像加密算法研究

提出一种基于改进小波变换的多层量子图像加密算法。应用混沌序列和改进生成对抗网络,建立密钥池,对多层量子的明文图像进行置乱处理,通过重复两次FFT,得到最终的密文图像。为确保加密过程可逆性,改进小波变换重建多层量子图像。实验结果表明:研究方法对图像具有理想的加密效果,且解密后图像仍然可保持较高分辨率。

基于量子K近邻分类算法的软件应用层接口数据分析方法

由于软件应用层接口数据的分布具有星散分布的特点,因此,分析数据判断接口状态时,对应的可靠性难以得到保障。为此,本文提出基于量子K近邻分类算法的软件应用层接口数据分析方法。将接口数据的特征映射到量子比特后,使用量子态编码具体的接口数据。在分析阶段,采用交叉验证的方式确定最佳K值,并选择曼哈顿距离作为衡量数据点之间相似性的基准,设置分类中心为软件应用层接口数据分析的目标状态参数,根据量子化软件应用层接口数据与状态分类中心的距离,完成数据分析。测试结果表明,设计方法对于软件应用层接口状态的分析结果与监测值具有较高的拟合度。

多层中继网络通信时延高容忍度控制算法分析

为解决多层中继网络(MLRN)中的通信时延问题,提高其在复杂网络环境下的数据传输效率和稳定性,本研究构建多层中继网络通信时延高容忍度控制算法模型,包括动态路由选择、数据包调度机制以针对网络拥塞和故障的自适应调整机制。在NS-3网络模拟器上进行实验测试,模拟了各种网络条件下通信过程,以验证所提算法有效性。结果表明,相比于传统的时延控制策略,本研究提出的算法能降低通信时延,提高网络数据传输效率yu稳定性,研究发现可为多层中继网络的优化与应用提供价值参考。