求旅行商问题的幂律变换优化蚁群算法

为解决旅行商问题,依据蚁群系统在蚁群算法中的优化,提出一种基于幂律变换的优化蚁群算法。首先,利用幂律变换优化蚁群算法以改善信息素局部更新公式;然后,在状态转移中使用幂律变换种群走过每条路径的次数,并通过归一化处理来分析信息素局部更新所造成的影响,以加快模型收敛速度;最后,随机加入莱维飞行对全局信息素进行扰乱,防止模型过早陷入局部最优。经过TSPLAB数据库提供的大量实例验证,幂律变换优化蚁群算法在保持较快收敛速度的基础上,能有效避免模型过早陷入局部最优。

基于傅里叶变换红外光谱技术解析鲜炖燕窝中功能因子与肠道菌群的关系

食用燕窝可以调节肠道菌群,改善人体免疫。采用傅里叶变换红外光谱技术对鲜炖燕窝进行光谱扫描,并用特征的光谱吸收峰与服用燕窝后的小鼠肠道菌群进行关联性分析,解析燕窝中的功能因子与肠道菌群的关联,为探讨燕窝调控肠道机理奠定研究基础。结果表明,服用仙炖燕窝后肠道菌在属水平上:有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现上升趋势,有益菌Faecalibaculum和Akkermansia呈现下降趋势;有害菌Desulfovibrio、Enterorhabdus和Candidatus_Saccharimonas均呈现下降趋势。两个产品燕窝的红外差异光谱主要集中在1700~1200 cm^(-1)波段范围,主要为酰胺键、芳香C-C键以及羧基C-O基团的分布区,这些官能团与有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现正相关,与有害菌Desulfovibrio和Enterorhabdus呈现负相关。随后利用高分辨质谱对相应的鲜炖燕窝产品进行物质解析,发现主要成分有氨基酸类,脂类(磷酸酯类、脂肪酰、鞘氨醇等),酯类和唾液酸等物质,这些物质与肠道菌呈现不同的相关性,总的来说脂类物质中特别是一些磷酸酯类(磷脂酸、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺)和脂肪酰类物质与有害菌呈现负相关,与有益菌呈现正相关。这些物质所含有的特征官能团也可以与红外结果相对应。以上结果表明,傅里叶变换红外光谱技术可为探讨燕窝中功能因子调控肠道菌群研究提供理论依据。

一类2+1维群体平衡方程的尺度变换群分析及自相似解

该文研究一类2+1维既有聚合又有破损过程的群体平衡方程.用尺度变换群方法获得了方程接受的尺度变换群、自相似解、精确解和约化方程.研究结果表明尺度变换群方法不但可用于群体平衡方程,而且不需要很困难地求解决定方程.

一种基于分数阶微积分的CCM Boost变换器准在线无源参数的数字孪生辨识方法

由于具有高性价比、准确性和数字化等优点,数字孪生已成为电力电子变换器故障趋势判断和预知维护的先进技术。针对当前电力电子变换器所建立的数字孪生模型尚未考虑实际电感、电容的分数阶特性的问题,基于分数阶微积分构建电力电子电路的预估-校正数字孪生模型,应用基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的孪生参数辨识方法对不同分数阶阶次下的电感值(L)和电容值(C)进行辨识,并计算出等效串联电阻。通过与现有方法对比,该方法不仅提高了实际电感和实际电容的辨识精度,还能辨识出不同阶次下与不同C下的分数阶参数。最后,搭建不同L和C及分数阶阶次的连续导通模式Boost变换器物理样机,并考虑不同工况条件与不同辨识次数等因素来进行实验验证。实验结果验证了所提模型与方法的有效性。

Moebius变换的存在性

设n≥2，m>3及xj,wj属于R^n,j=1,2,…，m。若x1,x2,x3互不相同，w1,w2,w3互不相同，本文给出了存在R^n中Moeius变换g映射xj至wj(j=1,2,…,m)的充分必要条件。并对g的唯一性也进行了讨论。

高维Moebius变换的分类及类型判别

讨论了Moebius变换与它的Poincaré扩张的类型关系,得到了斜驶,运动的Moebius变换的类型判别法,从而完全解决了高维Moebius变换的分类问题.

经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法

为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%,且能够准确识别4种实测扰动信号。

一种基于旋转变换的量子群盲签名方案

随着量子力学和量子算法的不断发展,经典密码学面临着极大的挑战,安全性更高的量子密码学引起了人们的广泛关注,因此提出了一种量子群盲签名方案。该方案将旋转变换矩阵作用在量子叠加态上对信息进行签名,相较于现有的部分量子群盲签名方案提升了量子效率。安全性分析表明,该方案具有不可伪造性和不可否认性,同时可以抵抗签名者之间的合谋攻击。

融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类算法

为提升时间序列的聚类精度,提出一种融合优化可调Q因子小波变换的改进密度峰值聚类(improved density peaks clustering based on optimal tunable Q-factor wavelet transform,OTQWT-IDPC)算法,该算法利用可调Q因子小波变换的能量优化选择策略及改进粒子群优化算法确定的最佳Q因子分解时序信号,通过最优特征子带的能量、均值、标准差和模糊熵构建特征子空间,并采用主成分分析降低特征维度,以减少特征冗余。同时,考虑到距离较远而周围密集程度较大的K近邻样本对局部密度的贡献率,引入权重系数及K近邻重新定义DPC的局部密度,并利用共享最近邻描述样本间的相似性。在BONN癫痫脑电信号和CWRU滚动轴承数据集上进行对比实验,结果表明,该算法的聚类精度分别为95%、94%,且Jacarrd、FMI和F_(1)值指标均优于其他对比算法,证明了OTQWT-IDPC算法的有效性。

微分光谱变换方法对土壤重金属含量反演精度的影响研究

随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光谱数据反演土壤重金属含量时,微分光谱变换方法的选择对遥感反演土壤重金属含量的精度有显著影响。为明确二者关系,基于研究区采集的60个土壤样品,测定其Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等含量以及350~2500 nm波段范围的光谱反射率。在相关系数(CC)分析法的基础上通过改进离散粒子群算法(MDBPSO)优选遥感探测土壤重金属含量的特征波段。最终以优选出的特征波段作为自变量利用随机森林(RF)算法构建了Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等重金属含量的估测模型。在对原始反射率数据进行高斯平滑的基础上,对比分析了一阶微分(R′)、对数倒数的一阶微分(1/lgR)′、倒数的一阶微分(1/R)′、指数的一阶微分(e^(R))′四种微分光谱变换方法对土壤重金属反演精度的影响。结果表明,在CC分析法的基础上,MDBPSO算法可以有效地降低光谱数据的冗余度,提高模型的运行效率。其中R′、(1/lgR)′、(1/R)′、(e^(R))′中对Ni、Fe、Cr、Cu、Pb敏感的特征波段个数分别至少减少了154、363、135、744和889个。(1/lgR)′、R′、R′、(1/R)′、R′光谱变换方法分别应用到Ni、Fe、Cr、Cu、Pb特征波段的组合运算中,得到的估测模型的精度优于其他微分变换方法;模型检验集的决定系数分别为0.913、0.906、0.872、0.912、0.876,均方根误差分别为0.743、0.095、2.588、1.541、1.453。本研究为利用遥感数据反演土壤重金属含量微分光谱变换方法的选择提供了科学的参考,为进一步实现土壤重金属含量的大面积高精度遥感监测提供新的思路。

余拟群双代数的Gauge变换

在余拟群双代数上利用Gauge变换构造了一个新的余拟群双代数,并且证明了两个余拟群双代数的余表示范畴是张量群等价的.

基于S变换时频谱和KHA-CNN的换流变故障声纹识别

为准确进行换流变压器故障诊断,保证直流输电可靠性,提出一种基于S变换时频谱和KHA-CNN模式的换流变故障声纹识别方法。利用自适应补充集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),实现换流变本体声纹信号与噪声的分离;通过S变换得到时频谱图,实现声纹信号的特征提取;通过磷虾群优化算法(krill herd algorithm,KHA)对卷积神经网络进行超参数寻优,将S时频谱图作为特征输入到KHA-CNN,实现故障诊断。研究结果表明:该方法对于换流变故障具有很好的识别效果,能为换流变故障诊断提供有效参考。

广义线性频域Chirplet变换及其应用

时频分析可以获取地下储层的相关信息,在储层表征中发挥着重要作用。本文提出了广义线性频域Chirplet变换(General linear Frequency-domain chirplet transform, GLFCT),首先旋转时频基来匹配实际群延迟(group delay, GD)曲线,然后根据每一个时频点的振幅,得到最佳chirp率,最终得到高分辨率的时频表征结果。合成信号的数值验证结果证明了GLFCT处理瞬态信号的有效性,模拟地震记录的测试很好地证实了在储层表征方面的可行性。

定向钻孔群轨迹三维呈现方法及软件开发

为加强煤矿地质直观展示方式,实现对煤矿井下钻孔群的可视化展现和辅助数据分析,探讨了定向钻孔群轨迹三维可视化呈现技术的主要实现步骤,阐述了各步骤中的核心方法和关键技术;设计了定向钻孔群轨迹三维可视化呈现软件并展示了其主要功能、数据流、逻辑框图等,基于C#和WPF编程开发了对应软件并展示了部分三维可视化效果。

基于TT变换谐波显著化的双馈新能源场站送出线故障性质识别方法

故障性质识别是自适应重合闸的重要基础,而新能源集群并网改变了非全相运行期间的系统谐波特征,加剧了现有故障性质识别方案的误判或失效风险。为此,提出一种基于时时(time-time,TT)变换谐波显著化的双馈新能源场站送出线故障性质识别方法。首先介绍非全相运行期间电弧和双馈风力机谐波馈出特性,分析重合闸期间的谐波特征变化原理;针对不同谐波场景,利用TT变换有效放大奇次谐波有效值特征,提升故障显度;通过阈值整定,构建适应双馈型新能源集群接入的故障性质与熄弧时刻判别方法。PSCAD仿真验证结果表明,所提方法阈值整定灵活简便,能够在不同故障位置、不同故障角度和噪声干扰场景下准确判别故障性质和熄弧时刻。该方法在应对双馈型新能源集群接入时具备良好的适应性,弥补了传统故障性质识别方案的不足,有效提升新能源集中送出线路的故障性质识别准确率,有利于提高重合闸成功率。

有限Mbius变换群下的复合Riemann-Hilbert边值问题

对于在复平面上的复合型R iem ann-H ilbert边值问题,在保持有限分式线性变换群(M b ius变换)不变的情况下,给出了问题的可解性理论和解的表示形式.

群定义的几种等价刻画

在近世代数中关于群的定义的教学中,判断一个带有运算的集合是否构成群是教学的一个重难点。该文比较了群的几种等价定义,并用其中一种定义证明了一类非双射变换的全体关于映射的合成运算构成群。

基于离散粒子群的QAM信号谱中心检测仿真

针对类高斯谱型数字信号谱中心检测问题,以QAM信号为例,利用小波分解与重构提取信号的谱包络,将谱中心估计问题转化为谱包络的极值检测问题。以幅度谱包络作为智能搜索算法的目标函数,提出一种基于离散粒子群搜索的信号谱中心快速检测方法;仿真实验验证了其方法的有效性和可行性;该方法可推广到多子带信道中各子信道的中心频率检测,为实际通信检测中类高斯谱型信号谱中心频率的快速检测提供了新的思路。

Hilbert变换在波群统计中的应用——Ⅱ.波群平均历时长度和平均连长

本文报告波群统计特性研究结果的第二部分.提出用波包谱零阶、二阶矩和波面谱零阶、二阶矩计算平均历时长度和平均连长的新方法.用不规则波造波系统在水槽内产生的具有不同群性的三列不规则波作了验证,并与按Nolte和Hsu公式计算的平均历时长度和按Ewing公式计算的平均连长作了比较.验证和比较结果表明,本文提出的方法不仅可行,且具有一定的优越性.

基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法

本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.