NGI尺度收缩混沌变异QoS组播路由算法

IP/DWDM光Internet是下一代互联网主要组网技术之一,服务质量组播路由算法是其一个研究热点,已经证明它是NP完全的。为此设计了一种非NP类算法,基于尺度收缩混沌变异进化算法,构造一棵带宽、延迟、延迟抖动和出错率受限且费用优化的QoS组播路由树,兼顾网络负载均衡。仿真研究表明,该算法是可行和有效的,较好地克服了传统遗传算法的早熟和收敛性差的问题。

基于尺度收缩法的山西乡镇级房屋结构数据研究分析

以全国第六次人口普查数据及山西农居抗震性能普查为基础,利用中国建筑气候区划、人口和社会经济指标等因子,针对山西省农居抗震性能普查剩余50个县、636个乡镇的县乡两级农居结构比例进行推定,并对模型结构和推定精度进行了校验。结果表明,模型精度(R2)达到70%左右,这项工作可为从区域尺度把握农村房屋结构状况、评价各地对地震灾害的抵御能力及制定相关规划提供基础数据支撑。

基于深度卷积自编码器和多尺度残差收缩网络的滚动轴承寿命状态识别

针对滚动轴承早期故障识别困难、退化性能难以准确评估的问题,提出了基于深度卷积自编码器(DCAE)和多尺度残差收缩网络(MSRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,为获得清晰的故障特征频率及倍频,将原始数据样本转换为包络谱输入深度卷积自编码器中,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,并基于多维尺度分析(MDS)算法约简寿命状态特征获得低维特征,然后计算低维特征空间内样本间的欧几里得距离(ED),即为轴承性能衰退评估指标;其次,为全面提取轴承性能衰退特征,提出了改进的多尺度残差收缩网络识别模型,并开发了ReLU与DropBlock正则化相结合的新激活策略增强模型的抗噪性;最后,将所提方法及对比方法应用于轴承全寿命实验数据。实验结果表明:笔者提出的性能衰退评估指标能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的改进的多尺度残差收缩网络识别模型在S SNR=-4~6 dB环境中平均识别正确率为91.75%,能够准确识别轴承寿命状态,验证了方法的实用性以及有效性。

基于多尺度邻域收缩和结构滤波的加权PRNU模型

光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)是一种反映成像传感器缺陷的固有特征,可有效识别拍摄该数字视频的相机来源。针对网络压缩视频识别效果不佳的问题,提出一种基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波和自适应边缘结构保持的平滑滤波算法,并构建一个加权PRNU提取模型。该模型首先对跳过环路滤波的视频帧进行基于双树复小波的多尺度变换,使用基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波算法估计所有高频子带,得到噪声残差后,利用自适应边缘结构保持平滑滤波对复杂的噪声残差进行平滑处理,采用基于量化参数加权的最大似然估计方法聚合噪声残差得到PRNU的乘性因子,最后经过预处理得到PRNU。在Vision数据集上的实验结果显示,所提出的模型在视频时长为15 s时,移动和旋转参考指纹下的AUC值分别为0.9551和0.9549,Kappa系数分别为0.8403,0.8889和0.9132,均优于现有算法。

基于尺度收缩方法的中国县级尺度房屋结构数据推算

以国家统计局公开发布的2005年全国1%人口抽样调查数据为基数,对全国县级尺度农村房屋结构的比例构成进行了推定。针对全国性普查数据存在的问题,开发了基于不同空间精度等级的数据收缩模型,利用中国建筑气候区划、建筑热工区划、人口和社会经济指标等因子,推定了2300多个县级空间单元的农村地区不同建筑结构的房屋比例和数量。同时,对模型结构和推定精度进行了校验,结果表明,由地级和省级单元的五种房屋结构比例来推定县级单元数据,模型精度(R2)分别达到70%和40%。这项工作为从区域尺度把握农村房屋结构状况,评价各地对地震灾害的抵御能力和制定相关规划提供了基础数据支撑。

多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用

通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。

基于混沌变异粒子群优化算法的图像稀疏分解

提出了基于改进的粒子群优化(PSO)算法的匹配追踪算法,用于快速图像稀疏分解.改进的PSO算法利用尺度收缩混沌变异的精细局部搜索性能,使稀疏分解的匹配追踪算法具有良好的全局寻优能力,提高了稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和准确度.用二维墨西哥草帽函数作为冗余字典的生成函数,以增强对图像边缘和轮廓的表达能力.仿真结果表明,用提出的算法实现图像稀疏分解比用遗传算法和PSO更快更有效,重建图像的视觉效果好.

关联物流运输调度问题的改进遗传算法

针对多车场多车型软时间窗的带道路约束的关联物流运输调度问题,对传统的遗传算法进行改进,提出了一种融合了"尺度收缩"变异策略的混沌遗传算法。采用自适应调整交叉算子的策略,使杂交概率随进化过程渐变。最终提高了算法性能,有效地解决了此类问题。

电磁场变换的特性分析

本文指出电磁场变换是指一个时空点上的电磁场在两惯性系中的变换,与此点邻域内其它时空点上的电磁场量值无关。在一个时空点上,只要场的数值相同,交变电磁场的变换与均匀静电场均匀稳恒磁场的变换一样。均匀电场均匀磁场的变换可通过均匀面电荷密度和均匀面电流线密度的变换来得到。本文讨论了电磁场变换与电荷不变性、运动尺度收缩之间的联系,并由此导出一般情形的电磁场变换公式。

一种基于信息熵的多种群遗传算法

通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型,并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法.利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩.用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛.数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率.

药物分子对接中的构象搜索策略

药物分子对接设计是大规模数据库筛选的理想途径。本文在介绍分子对接理论的基础上,建立了一个数学规划模型,将分子对接中的构象搜索转化为约束极小化问题,并采用带有空间收缩的小种群遗传算法进行求解。在遗传算法中还引入了信息熵的概念,用熵控制各种群搜索空间的收缩。本方法用种群的多样性避免了遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛。在多种群进化机制上,采用小种群策略,极大程度地减少了计算量,提高了分子对接的效率。实例表明本方法适用于药物分子对接设计。