简介：摘 要：本文重点讨论了小生境遗产算法和量子粒子群算法的原理和实现方法，并结合算例对比分析了两种优化算法收敛速度、解算精度等方面的性能。结果表明：两种优化算法均有很好的全局收敛性，量子粒子群算法收敛速度更快，算法更稳定，精度略高。

简介：摘要： 针对目前在工业控制中，被控系统往往是多变量、非线性、强耦合的时变系统。多变量系统的回路之间存在耦合，为了得到满意的控制效果，必须对多变量系统实行解耦控制。本文通过增加动量项的方法提高网络学习效率，同时引入粒子群算法（PSO）来训练神经网络PID控制器的参数，并针对多变量控制系统开展仿真验证，取得了满意的控制效果。

简介：摘要：随着科技的发展，医学影像设备也正在发生着重大的变化和挑战，应用范围越来越广，性能也在不断提高，功能更趋完善。现代影像设备已经被广泛应用在临床检查、诊断，为医务工作者对患者的诊断和治疗有了非常好的可靠的依据。研究医学图像的人员和医务工作者都希望图像的分析能够显示在屏幕上以便进行分析，这有更加直观、形象的视觉效果。经过十几年的发展，医学诊断设备已经从辅助诊断发展成为辅助治疗的重要手段，并已深入到医学的各个领域。

简介：摘要：综合能源系统（IntegratedEnergySystem，IES）作为解决当前能源问题的有效手段，具有能源的产生、分配、转换和调度的功能。同时，IES提高了能源消耗效率，促进了清洁能源的发展和可再生能源的消纳。未来，随着综合能源技术的发展，IES中的主要能源供应设备的类型将更加多样化，并且特征与传统电力系统不同。IES的规划是一种复杂的非线性、多目标、多约束的混合整数优化问题。为了更好地实现综合能源系统的规划，通常采用现代智能优化算法对系统规划问题进行求解，常用的算法有：遗传算法、禁忌搜索算法和粒子群优化算法等。不合理的综合能源系统规划会影响系统的能源利用效率，为了充分发挥IES的作用，需要从整体上对其进行合理的配置。

简介：摘要：电力系统的无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量（如节点电压、发电机的无功出力），又有离散变量（如变压器分接头位置、补偿电抗器和电容器的投切容量），使得优化过程十分复杂。本文针对常用的电力系统无功智能算法进行列举，对理论实践工作有一定参考意义。

简介：摘要：本文根据水库优化调度问题的实际特点，用基于十进制的遗传算法，加入最优保存和局部搜索两种收敛策略对问题进行了改进。并用居甫渡水库实例进行了模拟计算，与未经改进的遗传算法进行了比较，得出其算法实现简单、全局搜索、计算速度快等特点，具有更为广阔的应用前景。

简介：摘要：本文在多节微带耦合线设计理论基础上，通过MATLAB编写最优化算法程序，实现微带耦合线的快速设计，最终结果满足设计预期。

简介：摘要：根据旅客列车运行时间不均衡、停留等待时间长、乘务交路编制效率不高的情况，根据车站布局和乘务工作规范，将列车运行图分解为多个机组工作单元，并抽象为一个节点，构建了一个空间-空间网络有向图，把乘务交路的优化问题转化为群体导向问题，并提出了以乘客交路时间均衡和停留等待时间最少为优化目标的乘务交路优化模型；由于乘务交路数目的不确定性，并根据有向图的特点，提出了基于标准蚂蚁算法的交叉蚂蚁算法。通过成都一条轨道交通的实例，对该模型及算法进行了验证。研究结果显示，该方法可以有效地描述乘务交路的优化问题，得到乘务交路的最优解，从而为下一步的分配打下了良好的基础。

简介：摘要：为了解决当前曲面幕墙施工中日益增多的造价问题，本文将方案设计阶段的优化和深化设计阶段的优化结合起来，以达到最优的效果。采用 Rhino方法，建立了曲面幕墙的参数化模型，并使用 Grasshopper逻辑运算程序编制了最优方案，从而实现了对控制参数产生的最优解。研究结果显示，采用这种方法可以有效的减少曲面幕墙工程的造价。

简介：摘要：随着人民生活水平的提高，汽车技术和汽车工业不断发展，汽车舒适性要求越来越高，人们越来越关注汽车的振动和噪音。发动机是汽车的主要振荡源，其振动通过悬架系统传递给汽车车身，最终影响了整个汽车的振动噪声水平和舒适度。除了支撑动力总成外，动力总成悬置系统的主要功能是隔离发动机振动，减少车辆机体振动。因此，门到门系统的设计必须确保整个车辆的振动、噪音和舒适性。悬架系统隔振性能的优缺点与各悬架方向的安装位置和刚度因素有关，继续保持最大离合器速率应满足动力总成悬架系统各种顺序的合理频率分布和制造能力，随着设计变量、约束在此基础上，研究了基于TPA的电力总成悬置系统优化设计及遗传算法，供参考。

简介：摘要：随着信息时代的到来，通信光缆网络的重要性日益凸显。本论文探讨了智能优化算法在通信光缆网络线路规划中的应用，并提出了相应的设计策略。通过该策略，我们可以提高网络资源利用率，优化网络性能指标，满足用户需求。该设计策略具有广阔的应用前景，有助于推动通信光缆网络的发展。

简介：摘要：现如今的大数据中复杂数据集和超大的数据量级等特点,需要专业的分析工具对其予以分析,为此,提出以机器学习为基础的通信网络非结构化大数据分析算法,将其应用到大数据分析中。虽然关于不同类型数据的处理技术研究已经在展开,但是在并行效率的优化方面依旧有待提升,尤其是针对信息分散较广的在线用户端信息分析难度更大。

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简介：摘要：伴随大数据技术的广泛运用，为提高高校图书馆图书储量与购买的科学性、实用性和节约性，探索一种科学有效的图书借阅业务大数据分类方法，提升图书订购的针对性和有效性。本论文以某地方高校图书馆一学期借阅业务大数据为基础，随机抽样1400份样本数据，运用PCA主成分算法对图书借阅业务大数据降维和运用ISODATA聚类算法对降维结果数据集F聚为4类。通过对4类图书借阅业务大数据特征提取分析，为高校图书馆订购馆藏图书资源订购提供有效决策。

简介：摘要：通过图像获得一些重要信息是当前较为流行的途径之一，图像分析中，图像可以直接反映事物的特征。但是由于在雾霾天气状况下，受到空气中介质(如气溶胶、尘埃、雾和烟尘)的影响下被光线散射，导致图像退化和信息模糊，这将会出现严重的图像降质问题，难以提取有用的特征信息。本文基于Matlab开发平台，对单张图像去雾技术进行研究，主要包括：直方图均衡化，Retinex增强处理及基于暗通道先验去雾算法，并且通过良好的人机交互界面显示去雾效果评估信息，最后设计了基于matlab平台开发的去雾技术及去雾效果评估系统。

简介：摘要：随着互联网技术的不断更新及发展，人们的生产、生活无时无刻都在与互联网产生交互，对于一些普遍通用的APP、WEB界面的访问量急剧上升，这就对搭载服务的硬件设备产生严重的负载，随时可能存在宕机、500等字样的出现。这就要求我们的硬件设备性能足够高，然而高性能对应的就是高投资，如何提高互联网的综合性能，保证服务质量已成为人们关注的焦点和热点话题，网络超载等现象的出现，给个人和各个领域带来了严重的威胁和挑战。服务器负载均衡技术的出现就很好的解决了这些问题，负载均衡技术已经成为提升各种设备性能的一项重要技术。本文就负载均衡原理、实施、扩展功能开始论述。

简介：摘要：随着线上阅读新闻方式的兴起，传统的新闻推荐算法存在着特征稀疏、缺少多样性等问题。为解决以上问题，本文提出一种基于Hadoop的融合兴趣模型推荐算法。首先，考虑特征稀疏问题，将特征词扩展得到兴趣扩展模型，其次，考虑新闻热度和阅读时长对相似度的影响，提出了改进的相似度计算方法，得到用户潜在兴趣扩展模型，最后，将两个模型进行混合得到融合兴趣模型，进行新闻推荐。实验结果表明，在hadoop中运行改进后的算法，推荐效果有所提升。

简介：摘要：机械制造之中，丝锥在加工时随着时间的累积和加工零件数量的增加，本身会产生金属疲劳和损伤；一旦损伤超过一定的限度会发生刀具的崩刃和断裂现象；从而造成刀具的损失和加工零件的报废。因此，机床丝锥寿命预测算法有助于提升生产效率同时，提升加工质量。本文以实际机床生产工作为基础，对机床加工时的数据进行了收集，在对数据分析的基础上设计了机床丝锥寿命预测算法，对将要损坏的丝锥进行了预警，起到了积极的作用。

简介：摘要：本文针对自动驾驶汽车横向轨迹跟随问题，提出了基于预瞄信息的路径跟踪算法。即通过采用GPS轨迹点序列作为目标路径，通过 Pure Pursuit 算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量，实现横向控制。并在ROS下通过GAZEBO和RVIZ完成联合仿真，得出了纯追踪算法的实际运用效果。仿真实验结果表明：提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。