改进的Grover量子搜索算法

通过分析发现,经典的Grover算法在目标项个数为总搜索项个数的一半时迭代会失效,为此提出一种扩大搜索空间的改进Grover算法1,该算法在目标项个数未知的情况下自适应的调整迭代次数,可以有效避免算法失效;此外针对Grover算法在多次迭代后目标解的概率仍有可能达不到1的情况,提出了改进的Grover算法2。当目标项个数M和待搜索项个数N已知时,针对M/N1/4的情况,对量子位进行了扩充,在一定情况下该算法只需迭代一次即可以100%的概率得到目标解。     

基于距离的自适应Web数据库记录匹配方法

Web数据库环境的重复记录识别是Deep Web信息集成的重要步骤,具有查询依赖性、缺乏训练样本、在线处理要求等特征,导致现有的实体识别技术无法适用.在分析现有方法基础上,引入动态属性权重调整思想,提出基于距离的自适应记录匹配算法,在计算记录对的相似度时,加大匹配记录集合中相似度较大的属性的权重,并加大非匹配记录集合中相似度较小的属性的权重,迭代处理从而达到自适应动态调整各个属性权重的目标.该方法不需要训练样本,也不需要人工参与,实验结果表明其适用于Web数据库环境的重复记录识别处理.     

基于基数排序及属性约简的雷电预报因子提取方法

雷电预报因子筛选是构建雷电预报模型的关键,也是提高雷电预报准确度的一个瓶颈问题。本文提出了一种基于粗糙集正域属性约简的雷电预报因子提取方法,该方法采用基数排序方法快速求解决策表的正域,引入可分辨度概念度量属性的重要性,提出了基于可分辨度的核属性与非核属性的提取方法,设计了相应的面向雷电预报因子提取的属性约简算法。真实气象数据集测试结果表明,该方法能有效提取最小集合的雷电预报因子,并较以往方法具有更好的性能。     

一种基于粗糙微聚集算法及属性重要度的匿名模型的数据质量评估

提出一种基于属性重要度的匿名模型并改进了微聚集算法,提出一种用于解决微聚集算法在处理分类型数据时存在的问题的方法。并针对改进算法,从粗糙集理角度出发,设计了一种度量函数来衡量匿名化数据的质量。仿真实验证明,改进的方法是有效的。 更多还原     

基于属性频率函数的粗糙集属性约简算法

以现有的两个粗糙集属性约简算法为基础，提出了一种基于属性频率函数的粗糙集（Rough Set）属性约简算法，该算法既可保证每次计算都能得到一个约简，又具有较好的时间复杂性．     

属性约简在中医证候诊疗数据分析中的应用

针对中医诊疗数据和诊疗结果数据存在不确定性等特点,通过研究基于粗糙集的属性约简方法,引入属性作用集差异度概念,并定义基于属性作用集差异度的属性重要度的计算方法,提出基于属性作用集差异度的属性约简算法,并将其应用于中医证候数据约简中以实现中医证候诊疗症状关键因子提取的需要。通过实际中医证候诊疗数据集上测试及与其他属性约简算法的测试比较,结果表明所提出的属性约简算法是有效的。     

一种改进的三步搜索块运动估计算法

针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题，提出了一种改进的三步搜索法，该算法在三步搜索法的基础上，设计了新的大小菱形综合搜索模板，采取了自适应选择模板的搜索策略，减小了搜索时陷入局部最小的概率，提高了运动估计精度且降低了计算复杂度．模拟实验结果表明，该算法与原三步搜索法相比，运动估计的均方误差更小（降低了0．7）且计算复杂度减小了10％以上。     

一种基于核的在线策略梯度算法

策略梯度算法是一种广义的策略迭代方法,由于其高效性得到了广泛的关注和研究.策略梯度算法包括策略评估与策略改进两个部分.传统的在线策略梯度方法在处理大规模问题时,表现不佳.为此,提出一种基于核的在线策略梯度算法,在强化学习经典算法评论家行动者的框架下,采用核方法近似表示值函数与策略函数,采用真在线时间差分算法评估策略的值函数,并根据真在线思想改进策略参数的更新方式.最后通过平衡杆问题和爬山小车实验验证算法的有效性.     

求解多峰函数的改进粒子群算法的研究

针对标准粒子群算法进行多峰函数优化时存在的易陷入局部极值和搜寻效率低的问题，提出了子种群划分和自适应惯性权重改进方法来求解多峰函数．根据群体微粒的相似度将粒子群分成子群体，各子群体围绕一个有最佳适应值的群体中心进行建立，并通过几个经典函数进行求解．实验表明：改进的粒子群算法能快速有效地找到多峰函数的全局最佳值．     

求解自融资投资组合模型的量子行为的粒子群优化算法

为有效求解自融资投资组合模型,基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,提出了一种改进的量子行为的粒子群优化算法(LDQPSO)。在算法的设计中,借助Levy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于提高算法的局部收敛精度和全局探索能力;针对迭代后期的早熟问题,引入了多样性的判定和增强的操作。算法性能测试结果表明,LDQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比已有的3种PSO改进算法有更好的表现。应用改进算法对自融资投资组合模型进行了求解。与传统的遗传算法、差分进化、粒子群优化算法和量子行为的粒子群优化算法相比,LDQPSO算法在实际应用中拥有更好的寻优能力。     

自适应有限元方法及其在ANSYS软件中的应用

自适应有限元方法是一种能通过自适应分析自动调整算法以改进求争过程的数值方法，它以误差估计和自适应网格改进技术为核心，是一种高效率，高可靠性的计算方法，本文对工程中应用广泛的h－加密和p-改进方法进行了研究，并结合通过有限元分析软件ANSYS，对适应有限公司在其中的实现，计算效率和可靠性进行了探讨。     

基于概率犹豫模糊相似度的交互式群体决策方法

概率犹豫模糊集（probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS）是犹豫模糊集的推广,在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率,以全面表达专家赋予的初始决策信息,是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先,介绍了概率犹豫模糊数（PHFN）的基本定义和相关运算,指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足,并给出了改进方法。其次,通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念,依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵（PHFM）相似度。最后,在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法,并用实例验证了算法的有效性。     

求一切完美匹配的一个算法

本文设计了一个求一切完美匹配的算法,它由下面的四个子算法组成:算法1 利用Edmonds.J算法,求一个完美匹配M(略)。算法2 利用类似深度搜索法的技术,求含M的某条边的一切M-交错回。算法3 求一切M-交错回。算法4 求一切完美匹配。     

基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测

将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著.     

基于兴趣点检测的目标识别算法

为了有效地确定目标位置,提出了一种基于兴趣点检测的目标识别方法.根据像素点的灰度和边缘强度信息,确定兴趣点的分布位置.以兴趣点为中心,利用位势函数构建目标函数,目标函数取最大值的位置确定为目标位置.提出了一种改进的概率混沌优化算法求解目标函数的最大值.概率混沌优化算法将搜索空间分为原始搜索空间和精搜索空间,分别以不同的概率同时对两个空间进行搜索,并逐渐增大精搜索空间的搜索概率,从而可在确保算法具有全局寻优能力的前提下加快寻优速度.研究结果表明,该方法可有效地确定目标位置,且结果不受目标平移、旋转、缩放、甚至变形等影响,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种启发式能量优化的无线传感器网络数据收集算法

建立了基于能耗和剩余能量约束的无线传感器网络数据收集模型.提出了一种新的基于目标偏差度函数的启发式算法,该算法根据前次计算的结果和约束要求以及自适应动态调整目标函数加权系数的取值,避免了无效重复计算,使算法始终朝着有效的方向搜索.仿真分析表明本算法在网络存活时间指标上优于最小能耗算法;在算法的时间复杂度和搜索成功率上优于k-Dijkstra算法.     

基于非凸非光滑变分模型的灰度图像泊松噪声移除算法

基于非凸变分方法在图像边界结构保持和对比度保持上的优势，针对泊松噪声的移除问题提出一种新的非凸非光滑正则化模型及快速求解算法。模型由非凸Lipschitz势函数复合图像梯度信息的正则化项和非线性Kullback-Leibler数据保真项两部分构成。通过使用临近点线性化策略，将求解非凸变分模型转化为求解一系列凸变分模型，进而使用交替方向乘子法求解。同时证明了算法的目标函数值序列具有单调下降性。实验结果表明，该方法能有效消除图像中的泊松噪声，且信噪比较经典算法有明显提升。     

基于KL散度的岩土参数可信度贝叶斯估计

鉴于先验信息与样本信息的不匹配, 会导致岩土参数的贝叶斯估计结果与实际产生偏差. 为解决该问题, 本文引入可信度贝叶斯估计的概念, 并结合相容性检验, 改进了基于KL散度的经典可信度计算公式. 最后, 以宁波地区典型土层的地基承载力为例, 对比改进可信度贝叶斯、经典可信度贝叶斯和经典贝叶斯的估计结果. 结果表明: 改进可信度贝叶斯方法能在充分利用先验信息的前提下, 提高样本信息在参数估计中的计算权重, 同时也避免了不匹配问题所导致的贝叶斯计算误差.     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。