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基于可变搜索区域的自适应学习粒子群优化算法的形状误差检测被引量：1: 2014年; 针对粒子群算法在解决非线性类的误差评定中遇到收敛慢,易陷入局部最优的问题,且一般所提出的形状误差计算方法均针对特定模型的误差计算,通过对速度和搜索范围的相对调整,提出一种基于可变搜索区域的自适应粒子群优化算法.并将其用于球体、圆柱、圆锥的误差评定.对三类误差评定模型算法框架进行了统一描述,并给出各改进策略的实现要点.对比实验的计算结果表明,该方法对上述三类误差评定问题均有较好效果,在解决类似非线性优化问题时,其计算精度优于其他同类算法.; 缑锦王飞; 关键词：粒子群优化算法圆柱度

基于样本相关度和SOM的改进型Wang-Mendel算法: 2013年; Wang-Mendel算法是生成模糊规则库的经典算法.处理过程中,当样本数据存在噪声时,该算法易提取出可信度较低的规则;当样本数据规模增大时,算法效率易快速下降.针对这两个问题,引入样本间协调关系可提高结果的准确性,改善逼近性能.利用SOM算法对样本预处理可有效去噪,且其对样本分布的自适应学习能力可在一定程度上减小样本规模.基于样本相关度和SOM算法,文中提出一种Wang-Mendel模糊规则提取算法,函数逼近和列车控制系统的仿真实验结果表明其具有较好的完备性、鲁棒性和效率.; 缑锦陈文瑜; 关键词：模糊规则

基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘被引量：12: 2013年; 针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖掘。分别对模糊划分方法和多变异粒子群优化算法的相关参数及框架等进行说明。在多组实验中进行比较分析,结果表明了该方法的准确性和有效性。; 王飞缑锦; 关键词：数据挖掘粒子群优化变异算子关联规则模糊规则

基于感知位置与择优连接的P2P网络搜索方法被引量：2: 2012年; P2P技术使互联网计算机间数据交换和信息价值共享至最大化.无结构化P2P系统已得到广泛应用,但在无结构化P2P网络中,绝大部分资源搜索方法采用泛洪或随机游走等简单机制,易加重网络通信负担和导致搜索不确定性.基于P2P网络幂律分布和小世界特性,提出一种结合流言传播中兴趣衰减机制、感知节点位置和择优连接原则的资源搜索算法.该方法分析网络层路径性能信息以感知节点位置,利用节点度信息扩大广播范围,应用流言传播机制建立概率广播模型.采用概率方法,将搜索导向与目标相关的节点,提高搜索性能.仿真实验结果表明该模型能有效降低查询通信的开销,并快速命中目标.; 程澜缑锦周峰; 关键词：P2P系统小世界幂律

基于Bloom Filter和概率分发队列的P2P网络快速查找算法被引量：1: 2012年; 无结构化P2P网络资源定位过程中的响应时间、查准率及覆盖率难以同时被优化。提出一种面向有向无环随机网络的基于Bloom Filter和概率分发队列的快速查找算法BFPDQ(Bloom Filter and Probabilistic Distribution Queue),它用Bloom Filter表达和传递节点命中资源信息及查找请求信息,计算新查询消息与历史查询消息Bloom Filter语义向量相似度,并应用底层网络路径性能信息指导上层转发决策。概率分发队列(Probabilistic Distribution Queue,PDQ)把传统walkers表示成为查找消息分发队列,查找请求者协调各分发队列的查找方向和深度,并融合各队列查找过程中得到的定位消息。仿真实验表明,BFPDQ算法在保持较少冗余信息的同时有效缩短了响应时间。; 程澜缑锦周峰; 关键词：P2P网络 BLOOM FILTER

利用主成分分析的模态参数识别被引量：8: 2013年; 针对运行模态分析和独立成分分析技术不完善、可能会识别出虚假模态等缺点,提出一种新的利用主成分分析进行模态参数识别的方法。基本思想是找出模态振型与线性混叠矩阵之间及各阶模态响应与主成分之间的对应关系,并将模态参数识别问题转化为结构响应数据的主成分分解问题。不同状态下梁的仿真结果表明,仅以系统结构的时域响应数据为对象,利用含观测噪声基于主元抽取的主成分分析算法,就可以识别响应中占主要贡献的各阶模态振型和固有频率,且适用于不同边界条件、载荷类型及加载位置,对高斯测量噪声也不敏感,可应用于独立模态控制方法中被控系统的辨识与建模、最优控制点选择、作动器安装位置和控制频率确定以及减振效果预估。; 王成缑锦白俊卿闫桂荣; 关键词：模态参数识别主成分分析信号处理

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国家自然科学基金(61103170)