一种粒子群优化算法在超临界主汽温度PID控制器参数自整定中的应用研究

粒子群优化算法(PSO)是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,本文在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种PID参数进行自整定的计算框架,这种改进的PSO算法应用于PID参数整定,对整个控制器参数空间进行高效并行搜索,提高其优化性能。以某超临界电厂主汽温度为研究对象,通过MATLAB仿真证明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

强杂波环境下网络病毒传播灰阶菌群免疫算法

网络病毒的入侵和传播通常伴随着强杂波信息的掩盖而提高其生存能力,研究一种有效的免疫算法是对抗病毒传播的关键。传统的抵御网络病毒传播的免疫方法采用人工免疫算法,该法基于熵权重属性分类时不能有效抵抗强杂波干扰的影响,抗病毒感染的免疫能力不高。本文提出一种基于自适应实时繁殖策略的灰阶菌群免疫算法,采用分段匹配白化滤波方法滤除杂波信息,构建强杂波环境下病毒传播数学演化模型,以信息熵作为病毒传播免疫分类属性,提出采用灰阶菌群聚类方法进行病毒特征免疫。进行仿真实验表明该算法能有效滤除病毒潜藏的杂波干扰,病毒信息特征菌群得到准确聚类,降低了计算机用户的感染率,实时性和稳定性好。     

基于云制造的产品工艺链的节点优化组合

针对传统工艺链信息共享不全面、企业联系不紧密的缺点,结合云制造理论构建了基于云制造平台的工艺链选择模型,给出了该模型的运作模式,并提出了基于任务与资源智能匹配的合作伙伴选择策略,通过构建匹配模型、设计匹配算法、选择方案优化对该选择策略进行了研究,实例验证结果表明了基于任务与资源智能匹配的合作伙伴选择策略的正确性和可行性。     

私有云计算平台上资源搜索路径匹配算法优化

对私有云计算平台上资源最优路径匹配,实现对资源的有效调度和检测,提高资源共享能力。传统算法采用云平台的资源置换算法实现云资源目标匹配,受限于机器学习技术自身的复杂性,性能不好。提出一种基于委托管理节点角色量化合成的私有云计算平台上资源最优搜索路径匹配算法。构建私有云计算平台终端数据访问和资源调度模型,根据贪心算法的收缩原则,在资源访问管理中引入互斥锁机制以保证资源共享操作的完整性,路径匹配有向图模型,提高资源路径匹配搜索能力。以全局度量为中心节点,计算逆向追踪搜索频度,实现算法优化。仿真实验结果表明,采用该算法进行私有云计算平台上资源最优路径匹配优化,能有效提高私有云平台上的资源路径匹配准确度,从而提高资源搜索成功率,实现资源优化共享,展示优越的适用价值。     

基于小波图像金字塔的SSDA快速模板匹配算法

图像匹配理论在图像识别和理解中应用广泛。本文介绍了一种基于小波金字塔的SSDA快速模板匹配算法,它对传统SSDA算法进行改进,采用了一种自适应阈值SSDA算法,不断对阈值进行自适应更新来减少运算量。通过大量试验对比验证了此算法的实时性和可靠性。     

基于运动场预测的三角形搜索算法

提出一种新的运动估计快速块匹配算法,基于运动场预测的三角形块运动估计搜索算法（PMVTEXBS）.该算法利用序列图像运动矢量场所具有的中心偏置性和空间相关性,结合“足够好就停止搜索”的思想和六边形搜索模式的高速特性,能快速找到匹配点。并且在块失真度量中使用改进的部分失真准则,进一步降低了算法复杂度。实验结果表明,和菱形算法DS、预测运动场自适应搜索算法（PMVAFST）相比,该算法的计算复杂度和搜索点数都有了明显下降;同时,它的图像质量要优于DS算法,和PMVAFST算法相比只有较小的下降。     

基于本体的语义web服务混合匹配模式

为克服单一匹配算法难于适应复杂网络环境,提高服务匹配算法准确率,提出一种基于本体的语义web服务混合匹配方法。该方法首先使用基于逻辑推理的匹配策略,将服务分为5个等级,然后采用基于相似度计算的匹配策略对候选服务进行进一步匹配,最后将符合要求的服务集按匹配度递减的顺序返回给用户。实验证明,该方法能有效提高匹配结果。     

基于免疫原理的入侵检测模型

为了解决网络入侵检测中如何迅速有效地检测出未知模式的入侵的问题,通过对人类免疫系统的基本原理的研究,提出了一种基于免疫原理的网络入侵检测新模型。该模型采用了否定选择算法和克隆选择算法,通过否定选择算法,去掉匹配＂自体＂的检测器,从而降低系统的误报率,再通过克隆选择算法动态遗传变异检测器,让检测器能够识别未知攻击。     

基于免疫算法的自适应谱线增强器的设计

本文将免疫算法应用到LMS自适应滤波器的优化设计中,应用MATLAB软件对免疫算法在自适应谱线增强器中的应用进行了仿真研究,给出了算法中关键参数μ的优化结果,取得了较好的效果。     

基于随机森林机器学习的井筒完整性失效预判研究

目前井筒完整性研究主要围绕当前态的风险量化与评估,尚未形成对未来井筒完整性失效的预判技术。为了研究井筒完整性失效预判方法,基于目标油气田中生产井的7项关键属性形成大数据矩阵,随机抽取和建立数据子集,利用随机森林机器学习算法挖掘各属性与井筒完整性之间的隐含联系,研发了井筒完整性预判方法,分别针对3项离散型和4项连续型属性,详细阐述了随机森林决策树的产生步骤、分裂原理和核心算法。通过引入随机参数加强算法的鲁棒性;通过引入生产时间属性,实现了预判未来发生井筒完整性失效时间的目的,最后结合实例分析,验证了基于随机森林的井筒完整失效预判方法的可行性,具备实践指导意义。     

一类三维混沌系统的自适应同步

针对参数不匹配的两个异结构混沌系统,基于微分方程稳定性理论,给出了一类不同构混沌系统的自适应同步策略.根据两个混沌系统的不同结构、参数互异的特征,选择适当的参数自适应律和自适应控制器,构建同步数学模型,实现了系统的混沌同步.并且通过Matlab软件数值仿真验证了所设控制器的有效性和方法的可操作性。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

含分布式电源的改进免疫算法配电网无功优化

考虑含分布式电源配电网的特点,为实现无功优化的目标,在免疫算法的基础上,提出一种改进免疫算法。该算法结合免疫克隆原理,将待求问题作为抗原,把其解作为抗体。在抗体的优化过程中,基于中心个体的划分聚类算法对抗体进行聚类,再对聚类后的抗体竞争克隆,构建小局域中优秀抗体聚类群,引入自适应算子对抗体群进行动态调整,以便能生成全局最优解。     

基于粒子群算法的自适应陷波器设计

传统的基于LMS算法的自适应陷波器,由于极易受到步长及其它参数的影响,学习曲线并不理想。文章在分析步长对基于LMS算法自适应陷波器的影响的基础上,将粒子群(PSO)算法应用到自适应陷波器的设计中。通过仿真结果显示,基于PSO算法的自适应陷波器收敛速度快、具有鲁棒性,优于传统的基于LMS的自适应陷波器,从而证明其有效性、可行性及工程价值。     

高层建筑结构设计BP算法的精度优化

针对传统的BP神经网络算法在对高层建筑进行结构设计时还存在精度不高、误差较大等问题,本文提出了一种基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型,该模型在BP神经网络算法的基础上,首先采用自适应调整策略对其网络模型进行优化,然后采用增加动量项、误差累积处理和陡度因子优化等误差修正策略提高原算法的训练精度。仿真试验结果表明,本文提出的基于自适应和误差修正BP神经网络算法的高层建筑结构设计模型相比较传统的BP神经网络算法精度要高,具有较好的鲁棒性。     

利用自适应小波变换检测心电QRS波算法的实现

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

自适应遗传模拟退火的Web日志关联挖掘

提出一种基于自适应遗传模拟退火策略的Web日志关联规则挖掘算法。该算法在遗传模拟退火策略基础上,引入自适应的交叉概率和变异概率,使其具有较强的全局搜索能力,有效地避免了早熟的现象。实验结果证明,该算法能有效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

一种网络多次变异信息入侵检测算法

提出了一种基于变异特征自动机匹配的网络变异信息入侵检测算法.通过提取网络中的异常参数,利用异构数据匹配计算,对发生变异的网络数据特征项进行多次二叉树的建立,分类计算连续变异随机变量服从节点分布,准确对变异特征和非变异特征进行区分.实验表明,该算法提高了网络变异信息入侵检测的准确率,取得了不错的效果.     

基于块计数触发的背景更新

本文提出了一种基于块计数触发的背景更新方法,相比于传统按单个像素进行背景更新的方法,此方法以块为基础,算法的复杂度相对较小。相比于传统按块进行背景更新的方法,此方法只对检测到的前景块进行匹配,减少了不必要的匹配时间开销。而该方法提出的基于块计数触发的方法使得场景有新背景产生时保证了背景物体的完整性。实验表明该方法的准确性、实时性相对较好。     

基于相关度预测的椒盐噪声自适应滤除算法

在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。