应用遗传算法在FTIR图谱库中进行谱图检索

本文应用遗传算法在PC机上，WINDOWS操作系统上进行纯谱图的检索工作，使用了较简单的目标函数和选择函数，采用了自适应应变异技术，为了避免局优化的产生，在计算过程中的特定条件下引入新的染色体，并利用最佳个体的适应度用做收敛的判据，研究结果表明，即使是对较低浓度，峰形不尖锐的有机化合物来说，也可得到较好的检索结果。     

应用遗传算法的扫描式ICP-AES光谱定性分析

用遗传算法进行了扫描式ICP-AES的自动光谱定性分析，无需标样并能克服光谱干扰自动报出未知样品中的元素成分及含量范围，复制，杂交及变异算子分别为0.6,0.4和0，实际样品的光谱分析结果初步表明；对光谱峰位移进行一定的预处理，并在适应值函数中考虑谱线的强度信息后，遗传算法能够应用于光谱图的解析。     

端到端网络流量的混合估计方法(英文)

利用主成分分析法获取端到端网络流量的主要特征分量并获得其初始估计结果.为克服其初值敏感性将估计结果作为遗传算法的初始值、链路流量估计偏差作为遗传算法的适应度函数,通过构建合适的交叉和变异概率函数来控制遗传算法的交叉和变异过程.采用合适的约束迭代函数,利用遗传算法通过迭代寻优获得端到端流量的估计结果,仿真结果表明所提出的方法是可行的.     

遗传算法及其在谱图解析中的应用

遗传算法是模拟自然选择和遗传的原理而产生的一种高效并行全球搜索算法。本文主要介绍遗传算法的基本原理、方法及其在谱图解析中的应用和发展趋势。     

遗传算法在EXAFS谱图解析中的应用

扩展Ｘ射线吸收精细结构（ＥＸＡＦＳ）谱是研究物质原子近邻结构和表面结构的有力工具。ＥＸＡＦＳ谱的解析通常采用标准样品比较法或最小二乘曲线拟合方法。但前者对标样的要求很高，而后者则参数初值难以确定，且结果有时不唯一。本文提出一种ＥＸＡＦＳ曲线拟合的新方法一遗传算法，并对单配位层Ｃｕ样品的ＥＸＡＦＳ谱图进行了解析，取得满意的结果。     

消除光谱图中强连续背景的相干光学处理方法

从光学信息处理的观点出发,把有连续光谱背景的光谱图当作低对比度的光学图象,利用相干光学处理系统和适当的空间高通滤波器来消除连续背景。文中给出了实验结果,并作了理论计算。可以认为这是对光谱图提高信杂比的一种新方法。 关键词：     

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题中最大完工时间、机器最大负荷和总机器负荷三项性能指标,提出一种改进的自适应交叉和变异的混合遗传算法。在基本遗传算法染色体编码的基础上,设计一种基于海明距离的调度个体差异判别方法,并通过自适应交叉阈值和动态变异概率计算提高遗传算法整个种群调度个体的多样性,防止算法过早的进入早熟。在遗传算法进化期间,对每个调度个体的进化采用变邻域搜索算法,扩大调度个体的邻域搜索范围。最后,使用文献中相同的调度实例将本文的计算结果与其它文献中的测试结果进行比较,验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

遗传算法在布局设计中的应用研究

本文讨论了遗传算法在布局设计问题中的应用。在前人的研究基础上提出了一种编码方式和变异算子。并通过仿真结果证明该方法的可行性。     

改进自适应遗传算法的平面传声器阵列优化

针对传声器位置的离散性和遗传算法二进制的编码特点,本文提出改进的自适应遗传算法,对自适应交叉概率和变异概率作了重新设计,并将本文改进自适应遗传算法和传统标准遗传算法以及文献中提到的改进自适应遗传算法进行了比较,发现本文方法能够快速得到更优的结果。此外,本文提出了随频率变化的主瓣宽度和旁瓣水平折中的适应度函数R3,通过与适应度函数R1和R2的仿真结果对比,发现适应度函数R3能够有效地平衡阵列主瓣宽度和旁瓣水平。最后,本文设计了5臂均匀圆阵和5臂螺旋阵,并与本文随机阵进行仿真实验对比,进一步验证本文方法的有效性和可行性。     

单母体遗传算法优化(H2O)n(n≤14)的结构

在传统遗传算法的基础上提出了单母体遗传算法(single-parent genetic algorithm, SPGA)，通过对母体团簇实施两种不同的变异操作对结构进行优化，给出了分子团簇结构优化的算法实现. 结合TIP3P模型势函数，研究了水分子团簇(H₂O)_n(n≤14)的稳定结构. 优化结构和已有理论及实验结果一致. 计算结果表明当n<8时，平均结合能随n增加较快；当n≥8时有小的起伏. n=4,8,10,12的团簇结构具有较高对称性，比较稳定. 关键词： 单母体遗传算法 水分子团簇 结构优化     

腔衰荡光谱技术中衰荡时间的准确快速提取

对NO₃腔衰荡光谱(cavity ring-down spectroscopy,CRDS)探测系统中衰荡时间的准确提取方法进行了研究。对衰荡时间有效快速的提取可以提高CRDS测量的精度和速度。选取了五种常用的提取衰荡时间的拟合方法,分别为快速傅里叶变换法、离散傅里叶变换法、线性回归总和法、列文伯格-马夸尔特算法和最小二乘法。采用以上五种算法对带有不同大小白噪声的模拟衰荡信号进行拟合,并从受噪声影响情况、拟合准确性和精度、拟合速率,三个方面对五种算法的拟合结果进行对比和分析,结果表明列文伯格-马夸尔特算法和线性回归总和法准确度高、抗噪能力强,但列文伯格-马夸尔特算法拟合速率相对较慢。选取衰荡时间的5～10倍为衰荡信号的最佳拟合波形长度,此时五种算法拟合结果的标准偏差最小。采用外部调制二极管激光器及高反腔搭建CRDS探测系统,针对0.2%噪声的实验条件,选取线性回归总和法和列文伯格-马夸尔特算法对实际测量的实验数据进行处理。实验表明,线性回归总和法拟合准确度和精度与列文伯格-马夸尔特算法相似,但拟合速率比列文伯格-马夸尔特算法快约5倍。实验结果与模拟分析相吻合,表明线性回归总和法为适合我们实验条件的最佳拟合方法。     

改进灰度世界颜色校正算法

讨论了灰度世界算法,提出了两种改进的灰度世界算法——基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法,从而避免了当给定图像仅有少量几种颜色或大块单一颜色时的冥法失效问题.通过对算法颜色校正结果进行主观(视觉上)评价,并对算法性能通过使用色差数据进行了客观评价.实验结果表明:改进算法对实际采集的图像和下载的图像都有较好的校正效果.     

Joint reconstruction of the speed of sound,absorption, and flows by the Novikov–Agaltsov functional algorithm

Numerical implementation of the two-dimensional functional-analytical Novikov–Agaltsov algorithm is considered and its possibilities are discussed. This algorithm is intended for reconstructing combined scalar-vector inhomogeneities describing spatial distributions of the speed of sound, absorption, and vector flow field. The results of the numerical simulation of the algorithm in the single- and multifrequency probing modes are presented. The obtained results illustrate an acceptable accuracy and interference resistance of the obtained estimates, which illustrates the application prospects of the algorithm in practical problems of acoustic tomography.     

相干激光雷达图像散斑噪声抑制算法

提出了一种新的用于散斑噪声抑制的非线性加权均值多方向形态滤波算法。运用此算法和先前提出的散斑噪声抑制算法以及小波软阈值算法和Lee滤波算法一并对相干激光雷达图像进行了噪声抑制处理，并且对处理的结果进行了比较，证明了本算法的进步，即在不降低噪声抑制能力的前提下，较好地保持了图像边缘。     

Feedforward Neural Network Trained by BFGS Algorithm for Modeling Plasma Etching of Silicon Carbide

Electron cyclotron resonance (ECR) plasma etching of silicon carbide is numerically modeled by a feedforward neural network (FNN), which is trained by the Broyden, Fletcher, Goldfarb, and Shanno (BFGS) optimization algorithm and the conventional backpropagation (BP) algorithm. The training samples are obtained from our experimental results, which meet the requirement of Box–Wilson central-composite-designed experimental test design. By using the samples, the BFGS algorithm is compared with the conventional BP algorithm with different hidden neuron numbers, different number of iterations and various learning rates. It is shown that the BFGS algorithm requires less hidden neurons and less iteration to obtain the same training results, and it also provides much smaller cross-validation errors. Therefore, the FNN trained by the BFGS algorithm possesses much better approximation and generalization ability. The silicon carbide ECR process modeling results demonstrate that the FNN trained by the BFGS algorithm are fast, reliable, and accurate.      

DESIGNING A DIFFRACTIVE OPTICAL ELEMENT FOR CONTROLLING THE BEAM PROFILE IN A THREE-DIMENSIONAL SPACE USING THE SIMULATED ANNEALING ALGORITHM

We have designed a spatially quantized diffractive optical element (DOE) for controlling the beam profile in a three-dimensional space with the help of the simulated annealing (SA) algorithm. In this paper, we investigate the annealing schedule and the neighbourhood which are the deterministic parameters of the process that warrant the quality of the SA algorithm. The algorithm is employed to solve the discrete stochastic optimization problem of the design of a DOE. The objective function which constrains the optimization is also studied. The computed results demonstrate that the procedure of the algorithm converges stably to an optimal solution close to the global optimum with an acceptable computing time. The results meet the design requirement well and are applicable.     

一种重构强反射光纤布拉格光栅的新方法

阐述了光纤布拉格光栅的重构理论及被广泛采用的剥层算法,指出了剥层算法在重构强反射光栅时的弊端,提出了一种剥层算法和遗传算法相结合的方法来重构强反射光栅。此方法先由剥层算法得到光栅耦合系数的初始值,再依据重新采样后的初始值创建初始种群,通过遗传算法实现对剥层算法所得结果的后半部分进行优化。数值模拟表明此方法有效地改善了剥层算法的结果,具有较快的收敛速度和很好的精度,能适用于大多数强反射光栅的重构。     

欠采样包裹相位图的展开算法

利用四种常见算法对由球面参考光像面数字全息显微术得到的中药饮片海金沙细胞的包裹相位图进行了相位解包裹。结果表明:基于离散余弦的最小二乘算法和预条件共轭梯度算法会使欠采样区域的误差进行传递,使得解包裹相位产生较大误差;质量图导向路径跟踪算法由于未识别残差点,导致出现拉线或者孤岛区域,而且处理速度很慢;基于横向剪切干涉的最小二乘算法处理欠采样包裹相位图的效果最好,而且处理速度较快。     

基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法,该方法运用混沌序列和并行遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通信时隙等参数,对资源分配方式进行跨层整体优化.在多目标无线传感器网络环境下,将本文方法与传统的随机分配方法、动态规划方法、T-MAC协议及S-MAC协议等资源分配算法进行了仿真比较.仿真结果表明,本文提出的混沌并行遗传算法具有通信时延小,目标检测成功率高等优点,在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性. 关键词： 无线传感器网络 无线资源管理 Henon映射 并行遗传算法     

多边形交错网格的守恒重映算法

提出基于细分和数值积分思想的一种离散的守恒重映方法——质点重映方法.密度分布可采用一阶精度的分片常数分布,或二阶精度的分片线性分布.分片线性密度分布函数采用面平均方法构造.重映过程中,借助四边形辅助网格,实现了交错网格节点量的重映.质点重映方法既适用于结构网格,也适用于非结构网格,且不要求新旧网格之间一一对应.数值结果表明,一阶精度重映算法健壮性好,但会产生较大的扩散效应;二阶精度重映算法可较好地保持密度分布的特性,但存在单调性问题.为改善二阶精度重映方法单调性,将结构网格质量守恒调整算法推广到非结构网格上,以限制新网格的质量密度.给出了一些重映的例子,并进行了误差分析.