融合Tent混沌和维度学习的阴阳对算法

针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛,提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性,使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式,避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力。实验结果表明,YYPO-TP相比YYPO在统计学意义上有显著性能优势,在风力发电机参数优化问题YYPO-TP也取得了更优的结果。

基于数据挖掘的肾阴虚型消渴病方剂用药规律分析

应用系统平台收集、整理、录入《中医方剂大辞典》中治疗肾阴虚型消渴病的方剂,利用Apriori算法对筛选出的88首方剂进行中药频次、组方规律、性味归经、药量等方面的用药规律分析。结果使用频次在9以上的中药有21种;得到23个常用药对(支持度个数≥10),17个3味中药核心组合(支持度个数≥8),28个4味中药核心组合(支持度个数≥4);中药的关联规则分析反映了中医对肾阴虚型消渴病注重气阴双补,多脏同治的治疗理念;药性频次居前4位的是平、温、微寒和寒;药味频次居前4位的是甘、苦、辛、酸;中药归经频次位于前5位的经络分别是肾、肺、肝、心、脾、胃;4味中药核心组合中,以茯苓、甘草、人参、麦冬组合的频次最高,其中人参用量比例最大,进一步体现了培土生金、气阴双补的治则。通过用药规律的分析,为中医治疗肾阴虚型消渴病提供一定的参考。

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。

天线自动设计和“天基”系统

采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行天线结构优化,利用矩量法(Method of Moments,MoM)完成天线数值仿真计算,结合并行计算技术提高计算效率,构建了“天基”天线自动设计并行软件系统。该软件系统通过对多类复杂结构天线进行计算机辅助自动设计,显示出比传统天线设计方法更大的灵活性和更强的设计能力。将“天基”天线自动设计并行软件系统移植到银河巨型机上,测试结果表明,该系统具备高效使用128个CPU进行并行天线自动设计的能力。

基于中医传承辅助系统分析丁元庆治疗阴虚血瘀不寐用药经验

目的:基于中医传承辅助系统软件,分析丁元庆教授治疗阴虚血瘀不寐的用药经验。方法:采用关联规则apriori算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法,分析丁元庆教授治疗阴虚血瘀不寐的处方,确定处方中各种药物的使用频次及药物之间的关联规则,探析丁元庆教授治疗阴虚血瘀不寐的用药规律。结果:对筛选出的559首处方进行分析,确定处方中药物的使用频次,药物之间的关联规则,挖掘出16个核心组合和8组药队。结论:丁元庆教授治疗阴虚血瘀不寐以滋阴填精、活血化瘀、清热安神药物为主。中医传承辅助系统对于挖掘名老中医临床经验具有重要实用价值。

双目标消防救援站选址模型的元胞阴阳平衡优化算法

为衡量消防救援站在不同时间内提供的救援服务质量,基于火灾风险等级引入时效性评价函数,构建考虑时效性和经济性的双目标选址模型。针对新模型属于NP难问题特点,设计元胞阴阳平衡优化算法进行求解。寻优个体既在阴阳平衡优化算法搜索空间进行全局探索,又在元胞空间利用演化规则在邻居范围内进行局部开发。实验证明了新模型的可行性和有效性,与蝙蝠算法、蜂群算法、和声搜索算法、NGSA-Ⅱ和元胞蚁群优化算法的比较表明,新算法在非劣解集的收敛性、多样性、分布均匀性以及计算速度方面优势显著。

基于混沌搜索和错卦变换的阴阳平衡优化算法

针对基本阴阳平衡优化(YYPO)算法易早熟收敛的问题,基于混沌的遍历性,在算法中引入混沌搜索对更多区域进行探索,以提高全局探索能力。此外,借鉴《易经》中的错卦变换引入反向学习策略,对当前解的反向解进行集中搜索,提高局部开发能力。同时,为充分利用多核处理器等计算资源,还对算法进行了并行程序设计。采用标准测试函数进行数值实验,以测试基于混沌搜索和错卦变换的改进YYPO(CSIOYYPO)算法的求解性能。实验结果表明,与基本YYPO算法和自适应YYPO算法等YYPO算法以及其他类型智能优化算法相比,CSIOYYPO算法具有更高的计算精度和更快的优化速度。

最小比率旅行商问题的阴阳平衡优化算法

针对求解最小比率旅行商问题方法存在精度低和速度慢等问题,设计阴阳平衡优化算法进行求解。采用佳点集构造初始解集;以超球体和归档集进行解的更新;并用相对位置索引法将算法搜索空间映射为问题解空间;基于综卦变换引入局部搜索。采用典型算例进行一系列数值实验,并将算法与微粒群优化算法、引力搜索算法、生物地理学优化算法以及最有价值球员算法进行比较。实验结果表明,所提算法在计算精度和优化速度方面优势显著,能够有效求解最小比率旅行商问题。

求解多峰目标函数的改进阴阳对算法

针对阴阳对优化算法(YYPO)在优化多峰目标函数时存在收敛速度过快和收敛精度过低等问题,提出了一种融合差分变异策略和高斯分布扰动的D向分割方法改进的阴阳对算法MYYPO。首先,MYYPO在算法的分割阶段引入了结合自适应变异因子的差分变异操作,以提高候选解的多样性并增强算法的全局探索能力。其次,利用改进的D向分割方法进行候选解的更新,提高算法面对高维目标函数的搜索能力。实验采用CEC2013进化大会中的20个测试函数对各算法的性能进行评估。实验结果表明,MYYPO在多峰函数的优化上可以获得更好的收敛精度和更好的全局搜索能力,在大多数情况下都优于标准YYPO和YYPO的其他改进算法。最后,将MYYPO应用于一个电液位置伺服控制系统的PID参数优化问题,MYYPO也获得了最好的结果。

基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例

提出一种基于阴阳对(YYPO)算法优化的随机森林(RF)与支持向量机(SVM)组合预测方法,利用YYPO算法对RF、SVM关键参数和组合权重系数进行优化,构建YYPO-RF-SVM预测模型,并与YYPO-RF、YYPO-SVM模型及RF、SVM模型作对比分析,以某水文站年径流预测为例进行实例研究。利用实例前30 a、中间14 a和后10 a资料对YYPO-RF-SVM等5种模型进行训练、检验和预测。结果表明,YYPO-RF-SVM模型对实例训练、检验和预测的平均相对误差绝对值分别为2.76%、4.64%、3.02%,精度均高于YYPO-RF等4种模型。YYPO-RF-SVM模型具有更高的预测精度和泛化能力,可为水文预测预报和相关预测研究提供参考和借鉴。

云南省水资源-经济-社会-水生态协调度评价

为科学评价云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平,引入阴-阳对优化(YYPO)算法、投影寻踪(PP)和正态云模型(CM),构建了YYPO-PP-CM水资源-经济-社会-水生态协调度评价模型。从水资源、经济、社会、水生态系统中遴选出20个指标来构建水资源-经济-社会-水生态系统协调度评价指标体系和等级标准,采用云模型正向发生器来计算各分级评价指标隶属度;选取了8个标准测试函数对YYPO算法的优化性能进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法、布谷鸟搜索(CS)算法等4种传统优化算法的性能进行对比。基于PP基本原理,利用云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态指标数据构造投影寻踪优化目标函数,通过YYPO-PP给出各评价指标权重,同时,根据隶属度矩阵和权重矩阵来计算水资源-经济-社会-水生态协调度评价的分级确定度,并进行评价分析,最后将评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的结果进行比较。结果表明:①YYPO算法的寻优精度优于PSO、CS等传统优化算法,具有较好的开发、探索平衡能力和全局极值寻优能力。②YYPO-PP-CM模型将云南省2006～2007年水资源-经济-社会-水生态协调度评价为"极不协调",2008～2009年为"不协调",2010年为"基本协调",2011～2014年为"较协调",2015～2016年为"协调",表明近10 a来云南省水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平持续提升。③评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的评价结果基本一致。④YYPO-PP-CM模型兼具客观性、模糊性和随机性,既能客观确定评价指标权重,反映水资源-经济-社会-水生态协调度评价分级的定性概念,又能反映隶属程度的不确定性,具有良好的应用价值。

基于数据挖掘的沈丕安教授治疗干燥综合征用药规律

目的:运用数据挖掘方法研究沈丕安教授治疗干燥综合征的用药规律。方法:对沈丕安教授治疗干燥综合征的门诊处方进行数据清理后,录入到“中医传承辅助平台系统”平台软件并进行分析,包括统计中药频次,经由关联规则和复杂系统熵聚类等数据挖掘算法,提取高频药物组合和新处方等,随后考察高频及代表性中药的使用指征。结果:沈丕安教授治疗干燥综合征的高频用药包括活血祛瘀药、补阴药和清热药等3大类,居使用频次前8位的分别是黄芩、生地黄、忍冬藤、秦皮、金雀根、牡丹皮、莪术和南沙参等,高频药物组合主要为“生地黄-忍冬藤-秦皮-黄芩”等。“生地黄-金雀根-牡丹皮”等10个核心组合和“青葙子-密蒙花-白芥子-紫菀”等6个新处方较好地反映了沈教授按“肾虚为本、瘀热为标”辨病论治干燥综合征,结合现代药理取舍药物和顾护肠胃,慎用香燥等用药规律。结论:采取数据挖掘法研究沈丕安教授治疗干燥综合征的用药规律,较以往统计学研究和传统医案整理方法所得结论更为全面,可以为传承和深入挖掘其经验提供新的参考。

基于数据挖掘国医大师治疗糖尿病用药规律研究

目的:深层次挖掘国医大师治疗糖尿病的用药规律。方法:全面搜集整理三届18位国医大师治疗糖尿病的处方,采用关联规则Apriori算法和复杂系统熵聚类方法,确定63首处方中单味药物频次、药物组合频次、药物之间的关联规则和核心组合等。结果:高频药物包括山药、生地黄、黄芪、知母等。处方药物多为寒性、甘味,归经多属肺经、肾经、肝经、脾经、胃经。高频药物组合(药对)包括知母-天花粉;黄芪-山药;天花粉-生地黄等。新处方包括茯苓+熟地黄+玄参+丹参;生地黄+桃仁+红花+鬼箭羽+僵蚕等。结论:国医大师治疗糖尿病用药多以益气养阴、清热生津之品为主,遵循滋阴清热、益气生津的治疗法则,活血化瘀多贯穿于糖尿病治疗始终,符合中医标本兼治的用药原则。

基于反向阴阳对的BP神经网络及其在通信信号调制识别中的应用

为了提高BP神经网络在低信噪比时对通信信号调制样式识别的准确率,提出了一种优化BP神经网络权值的新算法——反向阴阳对优化算法。反向阴阳对算法将阴阳对优化算法的原理与反向学习策略相融合,增强了阴阳对优化算法的探索开发能力。测试函数仿真结果表明,反向学习阴阳对算法的探索开发能力更强,收敛速度更快,求解精度更高。反向学习阴阳对优化BP神经网络的仿真结果表明,反向阴阳对优化算法整体提高了BP神经网络的求解精度,与BP神经网络调制识别算法相比,对通信信号调制样式识别的正确率平均提高了7.5%。

基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法

为提高YYPO-SA1的性能,提出了一种基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法(NYYPO)。首先,基于牛顿衰减机制来动态调整YYPO-SA1中的D向分割概率;然后,在分割阶段加入混沌扰动策略,NYYPO利用动态调整机制在搜索前期使用较大的D向分割概率,在搜索后期则使用较小的D向分割概率,从而提高了算法的全局搜索能力,同时使用混沌扰动策略丰富了解的多样性,并提高了算法跳出局部最优的能力;最后,将NYYPO应用于风力发电机的参数优化设计问题。选用了15个单峰、多峰和组合测试函数进行性能评估,将NYYPO、YYPO-SA1以及6个代表性的单目标优化算法:粒子群优化(PSO)算法、乌鸦搜索算法(CSA)、灰狼优化算法(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)、花授粉算法(FPA)、麻雀搜索算法(SSA)进行性能评测比较。结果表明NYYPO相较于YYPO-SA1在Sphere函数上有着12个数量级的提升。而在Friedman检验中NYYPO在10维、30维、50维的时候的平均排名分别为2.87、2.0、1.93,均为总排名第一,可见NYYPO在统计学意义上具有显著的性能优势。同时,在风力发电机参数优化设计问题中NYYPO也取得了更好的优化结果。

音乐检索新方法的研究与实现

为获得更高的检索准确度,在主流检索系统架构的基础上,提出对音频信号处理流程的改进,包括采用改进的YIN算法提取基音序列;提出一种新颖的"小阁"基音后处理方法,实现对基音序列的规整化操作;设计了一种旋律轮廓的标记办法和模糊匹配方法,并定义了一种相似度的衡量体系,最后完成音乐检索原型系统的开发.实验结果表明,新的处理流程对于检索准确度的支持好于自相关函数、中值滤波和编辑距离匹配算法,实现了对传统基于内容音乐检索方法的改进.

阴阳萤火虫算法及其在全局优化问题中的应用研究

针对萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)在寻优中容易出现早熟现象、收敛不稳定的缺点,基于中国阴阳学说的内涵,提出一种新颖的阴阳萤火虫算法(Yin-Yang firefly algorithm,YYFA).首先,为了降低算法时间复杂度,设计一种新型随机吸引模型;其次,根据深度学习思想,采用阴阳萤火虫深度学习策略对当前最优萤火虫进行有效信息深度挖掘来引导萤火虫种群向更优方向移动.利用13个典型全局优化测试函数对阴阳萤火虫算法进行仿真实验,并与不同组合策略算法进行对比分析,实验结果表明YYFA算法表现出较好的全局寻优能力和稳定性,Friedman检验方法显示阴阳萤火虫深度学习策略是一种有效的改进方法.最后将YYFA算法应用到黄甫川站年径流预报问题中,利用其优选支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)的超参数,构建YYFA-SVR预报模型.应用结果表明YYFA-SVR模型预报效果优于BOA-SVR模型、WOA-SVR模型和ESDA-SVR模型,预报精度较高,可为相关预报工作提供新思路.

基于小波精英解学习和多角度搜索的新型阴阳平衡优化算法

针对基本阴阳平衡优化算法计算精度低和优化速度慢等问题,提出一种新型阴阳平衡优化算法.首先,设计小波精英解学习策略,充分利用精英解的进化信息产生高质量的解,用于算法的全局勘探和局部开发;然后,将搜索角度引入解更新方程中,以实现对算法搜索空间的全方位搜索,并对所提出算法的收敛性进行理论分析;最后,采用连续优化测试函数和瓶颈旅行商问题进行数值实验,并将所提出算法与多种智能优化方法进行比较.实验结果表明,所提出算法具有更好的优化性能.

阴阳对算法优化BP神经网络模型对艾滋病报告率的预测

艾滋病是危害性极大的传染病,对其进行预测分析,有助于疾病整体的防控。选取北京市2005-2017年艾滋病分月统计数据,建立BP神经网络、基于遗传算法的BP神经网络、基于阴阳对算法的BP神经网络三种模型分别对艾滋病报告率时间序列进行预测。实验结果显示基于阴阳对算法的BP神经网络模型的拟合和预测结果最优,模型对艾滋病报告率预测具有有效性。