建立了基于免疫克隆选择算法地下矿山配矿的数学模型.以国内某地下锌矿实际生产为背景,使用Java编制相应的免疫克隆选择算法优化软件进行优化解算,将解算结果与该矿的生产计划指标和模糊优化算法解算结果进行对比验证.结果表明免疫克隆选择优化算法在地下矿山优化配矿领域的应用是可行的

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

提出基于集合差异度的聚类算法.算法通过定义的集合差异度和集合精简表示,直接进行一个集合内所有对象总体差异程度的计算,而不必计算两两对象间的距离,并且在不影响计算精确度的情况下对分类属性高维数据进行高度压缩,只需一次数据扫描即得到聚类结果.算法计算时间复杂度接近线性.实例表明该算法是有效的

提出一种基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法.该算法通过抗体的克隆选择和变异过程,完成对入侵抗原的清除,实现免疫防御的功能;利用免疫网络调节的思想选择抗体记忆细胞,完成知识的学习和积累,实现免疫自稳的功能;利用所建立的抗体记忆矩阵实现对类似入侵抗原的快速应答,行使免疫监视识别功能.该算法利用生物变异机制实现抗体的自适应调节,使系统具有自适应、自学习能力.在加热炉状态识别的应用研究表明,本文所提出的算法在解决数据识别方面具有较好的效果

本文根据闭环极点配置的思想,推导了一种具有PID结构的简单自校正控制算法,该算法具有结构简单、鲁棒性强、容易实现,适用于非最小相位系统等优点。该算法已经应用于罩式退火炉微机群控系统中,实时控制结果表明:该算法具有很好的跟踪特性和调节特性,炉温控制效果比常规的仪表PID调节有较大的改善。该算法适用于一般慢时变工业过程

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

一、问题的提出 二、解决问题的思路与方法 三、基2时间抽取FFT算法 四、基2时间抽取FFT算法的计算复杂度 五、基2时间抽取FFT算法流图规律 六、基2频率抽取FFT算法 七、FFT算法的实际应用

第四章快速傅立叶变换(FFT) 主要内容: 一、/DFT的问题及解决途径 二、FFT的原理和复杂性 三、按时间抽取的FFT算法 四、按频率抽取的FFT算法 五、离散傅立叶反变换的快速算法 六、线性调频z变换(chirp-z变换)算法 七、线性卷积的FFT算法

8.9.1DEA算法 瑞士的 Xuejia LaiJames和 Massey于1990年 公布了DEA密码算法第一版,称为PES (Proposed Encryption Standard).为抗击 差分密码攻击,他们增强了算法的强度, 称PES( Improved PES),并于1992年改 名为da(International Data Encryption Algorithm,国际数据加密算法。)

为能彻底解决群体智能算法早熟问题的同时保持原算法主体不变且可与现有优化理论协同优化，在前期仿真实验和理论证明的基础上，提出了一种逐层演化的改进策略.利用在原算法中构建基于搜索空间压缩理论的自适应系统，通过逐层的压缩、选择、再初始化的操作，以包括压缩后搜索空间在内的社会信息作为遗传知识，指导寻优过程，从而实现最终解精度的提升、避免早熟问题的出现.对基准函数进行仿真实验可以看出该策略在提升算法精度，增强后期个体活性方面具有良好的表现