基于ELM算法的羊肉水分含量的快速无损检测

在近红外光谱900-1700nm的波长范围内采集南疆羊肉的光谱数据,来研究水分含量的快速无损检测.为减弱非目标因素对光谱的影响,采用SNV和去趋势法对光谱数据进行预处理.为降低建模的复杂度,去除共线性的影响,采用连续投影算法和相关系数法相结合选取8个特征波长变量,最后使用PLS和ELM算法分别进行建模.实验表明,与采用全光谱波段建模相比,采用特征波长变量建模,PLS和ELM算法的运行时间都大大缩短,并且在运行时间和预测精度上,ELM算法均优于PLS算法.ELM算法采用8个特征波段变量建模,预测精度达到0.9768,均方误差为4.4291e-04,相关系数为0.7603,运行时间可控制在1e-04s之下,这可为研发羊肉水分含量的便携式检测装置提供理论参考.     

基于MRS-SJC-Copula模型对A股与港股的动态联动性研究

由于经济增长周期变化,导致不同股票市场存在高低状态转换的现象,在研究不同股票市场之间联动性的研究时,需要考虑股票波动均值和方差两种结构变化。基于具有马尔可夫状态转换的动态SJC-Copula,结合修正ICSS算法对我国内地股票市场和香港股票市场之间的联动性进行方差结构突变点的检验。实证结果表明:国内和香港股票市场之间存在非线性非对称的时变相依性,并持续存在高低两种不同状态的概率转换。股票指数由于动态联动受到负面消息的下跌幅度大于正面消息的变化幅度,且上下尾部均受上期信息的持续影响。“沪港通”、“深港通”、中美贸易战等因素使得其上下尾部发生结构突变,内地与香港股票市场的联动性增大和市场波动幅度趋强。     

基于改进的粒子群算法求解供应链网络均衡问题

传统的供应链求解方法为投影法,针对其要对投影进行计算,十分复杂的缺点,提出用改进的粒子群算法求解供应链均衡问题,利用动态异步调整学习因子来有效的提高了算法搜索能力与精度。本文介绍了供应链网络均衡问题转变为无约束优化问题的方法,然后用改进的粒子群优化算法进行求解。通过四个数值算例,将实验结果与标准粒子群算法、蜂群算法、学习因子同步变化的粒子群算法进行比较,验证了改进的粒子群优化算法在解决供应链网络均衡问题中的有效性与优越性,为供应链网络求解提供了一种新的方法。     

随机服务时间下异质患者门诊预约调度优化

考虑随机服务时间与行为特征互不相同的异质患者,建立随机混合整数规划模型对门诊预约调度问题展开研究。首先在给定服务顺序的假设下求解了两个患者的预约调度问题;在此基础上,设计启发式算法对多个患者预约方案和服务顺序同时进行优化。数值结果表明:当患者服务时间为独立同分布的随机变量时,患者预约时间间隔呈现先增加后减少的圆顶形状;当患者服务时间服从不同分布时,通过与样本平均近似方法对比,验证了启发式算法的计算效率和有效性。     

带时间窗的车间搬运机器人路径优化建模及算法研究

本文以车间搬运机器人为研究对象,在考虑时间窗的前提下,求解机器人进行物料配送和成品回收场景下的路径优化问题。提出一种强化学习遗传蚁群算法,首先利用扫描法求解初始搬运机器人的数量,并将子路径节点的几何中心设置为虚拟节点,利用嵌入遗传算子的蚁群算法求解连接虚拟节点的最优路径,再利用强化学习算法求解子路径的最优结果;最后将基本成本、运输成本和时间惩罚成本的加权和作为目标解,并最终求出满足约束条件的最优解。通过与基准问题求解结果对比,验证了强化学习遗传蚁群算法的优越性。     

基于Nie-Tan算法的区间二型模糊集质心计算:改变主变量采样个数

计算区间二型模糊集的质心(也称降型)是区间二型模糊逻辑系统中的一个重要模块。Karnik-Mendel(KM)迭代算法通常被认为是计算区间二型模糊集质心的标准算法。尽管如此,KM算法涉及复杂的计算过程,不利于实时应用。在各种改进类算法中,非迭代的Nie-Tan(NT)算法可节省计算消耗。此外,连续版本NT(CNT,continuous version of NT)算法被证明是计算质心的准确算法。本文比较了离散版本NT算法中求和运算和连续版本NT算法中求积分运算,通过四个计算机仿真例子证实了当适度增加区间二型模糊集主变量采样个数时,NT算法的计算结果可以精确地逼近CNT算法。     

大型稀疏无约束最优化问题的行列修正算法

本文提出了一类适用于大型稀疏最优化问题的简单易行的行列修正算法，获得了新算法的局部超一性收敛性，大量的数值试验表明这是一个较为理想的修正算不。新算法同样可以用来求解大型对称性非线性方程组。     

大型稀疏矩阵的不完全因子分解法及预处理

本文对大型稀疏阵线性方程组的不完全因子分解及预处理法进行了研究。对对称正定阵和Ｌ阵分别提出了非对角元乘子不完全因子分解法的分解公式。对分解Ａ＝Ｍ－Ｎ，得到了当Ａ为对称正定时，Ｍ亦为对称正定，当Ａ为Ｌ阵时，分解为正规分裂等结果。并研究了预处理ＣＧ加速，最后的数值例子表明本文给出了的算法效果是良好的。     

一种维修性神经网络模型

运用神经网络的ＢＰ算法建立了系统的维修性模型，结合一实例验证了模型，效果较好。     

单纯形法的旋转迭代算法及影子价格

本文对线性规划问题提出一种寻找初始可行基和判定可行解的统一方法，它在运用单纯形法时，在若干情况下不必引入人工变量而可在一种表格之下直接应用旋转运算而获得，之后就在同一张表格下完全和常规单纯形法一样求最优解，此法我们称之为“单纯形法的旋转迭代算法”，应用此法，我们容易求出影子价格。