SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用

岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。

基于t检验和逐步网络搜索的有向基因调控网络推断算法

为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的上下游关系,指导路径一致(Path Consensus)算法中条件基因的选取,根据CMI2(Conditional Mutual Inclusive Information)剔除网络中的冗余边,得到了基于t检验的有向调控关系推断算法CMI2NI-T(CMI2-based Network Inference guided by t-Test);然后,建立有向调控关系对应的米氏微分方程模型对数据进行拟合,根据贝叶斯信息准则进行逐步网络搜索以修正网络推断结果。利用CMI2NI-T推断DREAM6挑战中的两个测试网络,所得到的曲线下面积(AUC)分别为0.7679和0.9796,相较于PCA-CMI分别提高了16.23%和11.62%;通过进一步的数据拟合后DNI-T-SRS的推断准确率分别达到了86.67%和100.00%,相较于PCA-CMI分别提高了18.19%和10.52%。实验结果表明,所提DNI-T-SRS算法能够有效剔除间接调控关系并保留直接调控连接,得到精确的基因调控网络推断结果。

基于GA-ALNS算法的带可容忍时间窗的VRP求解

针对带可容忍时间窗的车辆路径规划问题,建立最小化配送总成本的规划模型,结合遗传算法构造改进自适应大邻域搜索算法对该问题求解.利用遗传算法构建高质量解开始自适应大邻域搜索寻优,减小算法计算时间成本;加入3种破坏算子和3种修复算子,以增加种群多样性;嵌入模拟退火接受准则以一定概率接受较差解,自适应更新破坏和修复算子权重,避免算法陷入局部最优.选取Solomon标准测试集进行3组实验,与已知最优解比较距离成本验证算法可行性;在单边容忍度时间窗模型下,与基础ALNS算法对比验证算法改进效果;在双边可容忍时间窗模型下,与相关文献的最优结果对比.实验结果表明,提出的GA-ALNS算法改进效果较为显著,求得的最优解同其他算法相比优化率较好,计算得到的最优方案能实现更低的车辆配送总成本,具有一定的可行性和有效性.

基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法及应用

针对RC电路参数优化应用时的局限性,提出一种基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法。该算法对原始禁忌搜索算法在寻优过程中出现的对寻优起点过度依赖、早熟、灵敏度不一致等问题进行了改进,首先通过引入改进的不完全模拟退火Metropolis准则作为算子,使得原始禁忌搜索不再依赖初始可行解,具备了一定逃离局部最优解能力;然后采用正态云模型,提出了一种自适应禁忌表记忆策略及遗忘机制,使得禁忌搜索算法具备更强随机性与模糊性,进一步增强其全局搜索性能;最后针对灵敏度不一致问题,提出串行多维多灵敏度混合编、解码策略,实现在同一算法框架下对不同寻优对象定义不同搜索范围,使得低灵敏度解受忽略程度大大降低。采用8个基准函数及TSP-Oliver30标准测试算例进行性能评估,并与其他6种同类型算法对比,证明该算法对原始禁忌搜索算法优化效果良好。将该算法应用于SiMOSFET加速器磁铁开关电源参数优化后,经仿真与实验,结果表明:所提改进算法能够对工程应用进行实际优化,具备优越性与可行性。

一类改进的BFGS拟牛顿法及与其他几种拟牛顿法的比较研究

拟牛顿法是最优化中一种重要的求解无约束问题的方法,对拟牛顿算法的改进是一个重点研究内容。基于新拟牛顿方程B_(k+1)·s^((k))=(y^((k)))^(*)提出一个新的改进的BFGS算法,结合以往几种改进的BFGS算法,采用Wolfe线搜索准则对迭代步长进行搜索,并通过选取一些测试函数利用MATLAB工具对这几种改进的BFGS拟牛顿法的收敛效果进行对比分析。实验结果表明,提出的改进的BFGS算法相较于以往几种改进的BFGS算法,收敛效果更好。

多径异步LSC-DS-CDMA信号伪码估计

针对多径环境下异步长短码直扩码分多址信号(long and short code direct sequence code division multiple access,LSC-DS-CDMA)伪码估计难的问题,提出一种基于张量分解和联合估计的伪码估计方法,采用重叠窗对接收信号进行分段并构建张量模型。为改善传统线性步长搜索算法结合梯度下降的方法分解因子矩阵收敛较慢的问题,提出改进的线性步长搜索算法,结合使用动量梯度下降法对各子张量进行Tucker分解得到各因子矩阵,所需的迭代次数大大减少;利用接收增益矩阵和移位相乘解决复合码的排序模糊和幅度模糊问题;利用最大似然准则联合估计复合码和多径信道后,使用梅西算法和相关运算估计每个用户的长码和短码。仿真结果表明,该方法能够有效估计多径异步LSC-DS-CDMA信号的伪码。

基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的NSST域电气设备红外图像增强

为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。

搜查理由及其证明标准比较研究

搜查作为对权利人“基本权利之侵犯”行为 ,国外及我国台湾等地区的法律在确定司法令状予以节制门槛后 ,仍难以避免搜查权力过度张扬而克扣、缩减个人正当权利 ,于是确立了搜查理由作为第二门槛 ,对此的证明标准因犯罪严重程度、搜查对象保护程度、搜查时间不同、被搜查权利人阻碍等差异设置了不同层次的要求。我国刑事诉讼法再修正时应借鉴其有益经验 ,在确立司法令状 (司法审查 )的框架内 ,针对搜查的不同情况 。

P-集合与数据内搜索-应用

P-集合是把动态特性引入到有限普通集合中,改进普通集合得到的。P-集合是由内P-集合XF-(internalpacket setsXF-)与外P-集合XF(outer packet setsXF)构成的集合对,或者(XF-,XF)是P-集合。利用内P-集合,给出数据内搜索的概念,给出F-数据的度量和依赖关系,给出F-数据内搜索迭代算法和准则,给出数据内搜索的应用。P-集合是研究动态信息系统的一个新理论与新方法。

判断的定性映射模型与非线性模式分类(Ⅰ)

基于事物属性量—质特征转化关系的简单性质判断可归结为一个定性映射τp(x,cp),(判断元素x是否属于集合S的)特征函数、单(或多)指标性质判断和单(或多)特征向量判断(或检索),可分别归结为以一般集合S、区间(αi,βi)、区间向量、区间矩阵、向量和矩阵为定性基准cp的定性映射.

单层球面网壳的优化设计

提出了针对单层球面网壳结构的一种优化设计方法,它是一种以网壳的总造价为目标函数,取网壳的网格数、矢高、杆件截面面积和节点体积作为优化设计变量,采取直接搜索法与准则法相结合的优化设计方法.基于用Fortran90软件编制的优化设计程序,对单层球面网壳结构进行了大量的计算,用回归分析得出网壳最优网格数、矢高、杆件截面面积和节点体积,同时使杆件面积规格化,以便直接用于实际工程.

数值软件自适应性能优化搜索过程评价技术研究

随着计算机硬件的快速变化,如何充分利用计算机资源,使软件性能尽可能逼近处理器峰值是人们关心的问题.针对特定硬件平台手工优化程序,或者依赖编译器优化技术,存在人工介入,难与硬件更新同步等问题.而采用自适应性能优化技术实现的高性能数学软件包(SANS)如FFTW,ATLAS,PHiPAC,OSKI等,可有效解决前两种方法存在的问题,降低开发成本,提高软件可移植性.针对自适应性能优化技术中,优化参数搜索过程十分耗时的问题,提出对优化搜索过程的评价指标Pt,并给出用此指标控制优化搜索过程的方法.实验表明运用该指标可以在较短的时间内得到一个合理的性能值.

降相关对模糊度解算中搜索效率的影响分析

首先理论分析了条件数、正交缺陷度、S(A)等降相关评价指标所表示的几何意义,然后采用LAMBDA算法、LLL规约算法和Seysen规约算法通过模拟和实际数据对模糊度的搜索效果和不同评价指标之间的关系进行了深入计算分析。进一步验证得出"降低模糊度方差分量间的相关性实现最大程度地压缩椭球可以提高搜索效率"的观点是片面的,并通过结果分析表明提高搜索效率的本质在于尽可能地促使基向量按照一定方向排序。

混合整数线性模型的最小二乘解及其应用分析

全球卫星导航系统整周模糊度解算最终归结为一个混合整数线性模型的求解问题。给出了求解混合整数线性模型最小二乘解的基本过程和由整体最优搜索准则推导出最小二乘模糊度搜索准则的简化过程,讨论了整数解的验证及其在实际应用中存在的问题。最后结合GPS实测数据的处理结果,分析了降相关变换和ratio检验在模糊度解算过程中所起的作用。

一种基于禁忌搜索算法的车辆路径问题的改进算法

针对车辆路径问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,通过从当前解的正序和倒序2个方向同时进行邻域搜索,扩大了搜索的范围.实验结果表明:该算法所找到的解质量较高,能有效解决车辆路径问题.

十字交叉六边形块运动的估计搜索

在快速块匹配运动估计中,搜索模式对搜索速度和搜索质量有很大的影响。本文基于现实视频序列中运动向量的分布特征,提出了一种十字交叉六边形搜索算法(NHEXS)。首先用小十字模式进行预搜索,找到最小块匹配失真点(MBD);以MBD为中心构造大十字搜索模式,找到MBD;然后以大十字模式的MBD为中心,开始六边形搜索。首先以搜索大六边形方式搜索,如果MBD在中心,则以小六边形方式搜索,找到的MBD点即为最终的块匹配失真点;否则继续大六边形搜索。十字交叉六边形搜索算法还采用了中途停止技术,对静止和半静止块的搜索速度有显著的提高。改进的部分块失真准则在不影响失真度的情况下降低了计算复杂度。实验结果表明,十字交叉六边形搜索算法比六边形搜索算法和新型十字菱形搜索算法在信噪比降低很少甚至不降低的情况下,分别节省32%和16%的搜索点,与其它流行的块匹配运动估计算法相比,本文算法有更快的搜索速度和更小的失真度。

禁忌搜索算法的参数选择及其收敛特性分析

禁忌搜索(Tabu Search,TS)是一种新的智能优化算法.TS以其灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,在组合优化和函数优化领域中得到了广泛应用。本文重点研究了禁忌搜索算法的参数选择和其收敛特性的关系,侧重研究了禁忌搜索算法的两个关键参数——禁忌表长度和邻域候选解集个数对算法优化性能的影响,最后比较了本文定义的函数在三种终止准则下的优化性能。

视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.

一种求解旅行商问题的禁忌搜索算法

提出了一种求解旅行商问题的禁忌搜索算法,并对几个实例进行了计算机模拟．实验结果表明,在求解中小规模的旅行商问题上,该算法具有良好的性能．

面向不确定目标的多无人机协同搜索控制方法

目标搜索是多无人机协同控制的重要研究内容。多架UAV(Unmanned Aeiral Vehicle)同时对一个未知区域进行搜索,目的在于获取搜索区域的信息,尽可能多地发现目标。针对不确定目标的搜索问题,研究多无人机协同搜索控制的新方法。建立多UAV运动模型,用目标存在概率对搜索环境进行描述,给出基于Bayesian准则的搜索环境更新方法,考虑了环境探测回报、目标发现回报和无人机协同回报,采用MPC实现对多目标优化问题的迭代求解。通过仿真实验和对比分析,证明了该方法具有更好的搜索性能。