针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性

分析现有板形模式分解方法的缺陷,提出了一种新的板形高斯模式分解.该方法不仅大大提高了板形曲线的拟合精度,而且更加适合于板形调控机构进行板形控制,尤其是板形分段冷却控制系统及局部辊型调节控制系统

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

采用标准k-ε模型对非淹没缝隙射流冲击区单相对流换热进行数值模拟.考虑冲击区对流换热的因素有射流的速度、射流出口距冲击板的距离(高度)、喷嘴的宽度、射流出口速度方向与冲击板之间的夹角、冲击板的温度及水温等.研究结果表明:射流速度对冲击区的换热影响最显著,其次是水温及喷嘴的宽度,而射流出口速度方向与冲击板的夹角只影响局部换热系数的分布

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析.在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息.在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试.结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声

利用扫描Kelvin探针(SKP)技术,结合腐蚀产物的形貌分析和物相分析,研究了Q235碳钢和Q450耐候钢在盐雾腐蚀实验早期阶段的腐蚀行为和电位分布.结果表明,Cl-对碳钢有强烈的侵蚀作用,在盐雾腐蚀过程的初期,金属表面出现明显的阴极区和阳极区,表面电位随时间逐步正移,呈现局部腐蚀的特征,且由于合金元素的作用,Q450耐候钢腐蚀较为均匀,SKP测试的表面电位高于Q235碳钢,形成的锈层较为致密,耐大气腐蚀性能优于Q235碳钢

分析在热轧低碳含锰钢板上观察到的表面带状组织,讨论了带状组织形成的原因和预防方法.实验测定了厚度为8mm与5mm热轧钢板冷弯时表面的局部相对伸长,通过实验结果说明表面带状组织是导致钢板出现冷弯裂纹的主要原因之一.提出了防止带状组织生成、避免冷弯裂纹的方法要点