基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性；在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略；通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧；然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达；最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

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基于突发事件的任务计划动态调整模型及算法_孙鹏

由于战场环境的复杂多变,在作战过程中会产生一些突发事件,这些事件主要包括新任务出现和平台实体失效.为应对作战中的突发事件,战前制定的任务计划在作战过程中需作出适应性调整,战时任务计划的调整是作战指挥控制领域的难点问题.首先,描述指挥控制组织的组成要素,分析在突发事件下任务计划调整的约束条件,建立以得到最小使命完成时间为目标函数,以任务完成质量、任务插入顺序和调整稳定性为约束的数学模型；其次,提出一种基于可行任务执行序列和贪婪算法（greedy strategy, GS）的任务计划调整方法,给出任务计划调整方法的设计思路和详细步骤；最后,结合联合登陆作战的案例进行仿真,仿真实验验证了所提出方法应对突发事件的可行性和有效性.

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基于改进花朵授粉算法的极限学习机模型_邵良杉

为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。

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采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识_康童

针对当前大部分光伏（photovoltaic,PV）模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search,SOS）的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做Im SOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略；在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用Im SOS算法求解基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了Im SOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见Im SOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。

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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化（Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO）算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization,MFO）,并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

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基于过滤模型的聚类算法_邱保志

合理的聚类原型是正确聚类的前提.针对现有聚类算法原型选取不合理、计算聚类个数存在偏差等问题,提出基于过滤模型的聚类算法（CA-FM）.算法以提出的过滤模型去除干扰聚类过程的边界和噪声对象,依据核心对象之间的近邻关系生成邻接矩阵,通过遍历矩阵计算聚类个数；然后,按密度因子将数据对象排序,从中选出聚类原型；最后,将其余对象按照距高密度对象的最小距离划分到相应的簇中,形成最终聚类.在人工合成数据集、UCI数据集以及人脸识别数据集上的实验结果验证了算法的有效性,与同类算法相比, CA-FM算法具有较高的聚类精度.

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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

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