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基于遗传算法的BP神经网络模型在预测海洋沉积物烧失量中的应用_李强

烧失量（LOI）是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法（GA）-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱（XRF）分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差（RSD）为1.3%；海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%～6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
  • 阅读313
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基于量子人工鱼群和模糊核聚类算法的网络入侵检测模型研究_李根

针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式构建了模糊C均值聚类算法的新目标函数,此外,结合了量子人工鱼群算法来解决模糊核聚类算法的全局最优解问题,适用于并行执行架构。在KDD Cup 99网络入侵检测数据上的仿真实验结果表明,相比于基于FCM和PSO-FCM的入侵检测模型,以及基于此提出的算法入侵检测模型具有更好的检测率。

  • 2021-05-06
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基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法_朱天明

针对行人检测中传统多尺度滑动窗口遍历搜索计算量大,计算速度慢的问题,提出了一种基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法。首先,通过样本采样规则的确定、样本阈值的选择和搜索尺度空间的优化对BING似物检测模型进行了改进；然后,针对提取的候选框存在偏移的问题,提出了基于边缘信息的候选框位置矫正方法；最后,利用经典的HOG-SVM行人检测算法,对提取的行人候选框进行最终的行人识别。实验结果表明,该算法在保证行人检测率的前提下有效提高了行人检测的实时性。

  • 2021-05-06
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法_郭壮志

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解；利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性；无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。

  • 2021-04-30
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基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型_唐碧秋

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。

  • 2021-05-06
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基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法_刘威

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习；在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。

  • 2021-04-23
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一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度模型与算法_袁帅鹏

从钢铁企业的管加工生产中抽象出一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度问题.与传统阻塞约束不同,工件是否发生阻塞并非取决于缓冲区容量,而是取决于工件自身的规格、尺寸等属性.针对此调度问题,以最小化最大完工时间（makespan）为目标建立混合整数线性规划模型,并通过三划分问题的多项式归结证明问题的强NP难特性,进而将问题划分为工件组排序和工件组内工件排序两个子问题,提出一种基于协同进化的分布估计算法.算法针对两个子问题各自特点进行独立编码,分别设计启发式规则构造初始种群,并提出带有工件区块结构特征的概率模型来指导种群进化.基于实际生产数据设计多种问题规模的实验,从而表明所提出模型和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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