一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

构造有理插值函数的一种方法

关于有理插值的算法有很多种,但都较为繁杂.受二元多项式插值的迭加算法的启发,给出一种简便的求有理插值函数的方法,同时通过实例进行验证.     

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

利用统计估算放大法推求可能最大暴雨

由于中国对赫氏法有不同的看法,因此在引进该法后,需要对该方法加以修正和改进,倾向于以离均系数Φm取代统计估算法中的Km值.统计估算法仅从实际发生的大暴雨中寻求Φmm,而没有放大的概念,所以利用该方法计算的PMP值往往偏小.统计估算放大法是通过水汽放大,对统计估算方法进行改进.应用统计估算放大法推算宁德地区PMP,计算结果表明,该方法较其他方法更合理.     

装配式建筑生产-运输-施工调度研究

装配式建筑是建筑工业化的重要标志,但由于施工、生产及运输等多个作业空间不能有效协同导致的建筑成本高、工期优势不明显成为其推广应用的瓶颈问题.在对装配式建筑生产施工调度过程分析的基础上,以缩短施工进度及协同各作业空间为目标,基于建造过程研究作业空间的协同管理机制,建立装配式建筑项目全过程协同调度模型,采用粒子群算法对该模...     

LWE问题的分析策略及格基约减算法综述

格公钥密码因其数学困难问题的平均/最坏复杂度等价性、代数结构的线性性和丰富的密码等功能而被普遍认为是最有发展前途的后量子密码.目前有大量格密码算法的安全性基于格上的错误学习(LWE)问题而设计.因此,研究LWE的求解算法对深刻理解格公钥密码算法的安全性至关重要.文章首先针对不同类型LWE问题的不同求解策略进行梳理和比较...     

拥塞控制新算法:试算平衡

根据资源的需求和供给关系,提出了拥塞控制新算法——试算平衡法,旨在按一定比例抑制资源的需求,以实现系统资源的供需平衡,进而达到拥塞控制的目的.     

基于模糊决策算法的新能源汽车充电桩布局优化方法

为了最大程度满足车流量充电高峰期的需求,提出基于模糊决策算法的新能源汽车充电桩布局优化方法.结合充电桩的覆盖区域以及建设管理费用等因素,构建充电桩布局模型;集合模型中的模糊参数,获取模糊适应度函数,依据决策者满意程度和优先等级,建立优属度权重选择函数获取满意解,完成充电桩布局优化.实例测试结果表明：该方法可结合充电桩建设区域实际车流量情况和充电需求,完成充电桩布局建模,迭代次数为62次时即可获取最小适应度函数,完成新能源汽车充电桩布局优化.     

基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法

多水源区域内水资源的目标量通常较多,对其进行水资源调配时存在目标查找困难、调配精准度低等问题.为了有效解决上述问题,提出一种基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法.首先建立了考虑经济效益、社会效益以及生态环境效益的目标函数,并计算了三者的具体权重,以作为下一步水资源调配的参照基准.然后采用三层并行逐步优化算法将调配分为决策、查找及优化更新三大步骤,同时结合莱维飞行算法查找决策模型中的最优目标解,通过不断迭代优化更新目标值与调配值间的正向差值,并利用修正函数缩小二者间的差异,以实现水资源的高效调配.最后通过仿真实验证明,所提出的基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法具有较高的精准度、较强的稳定性和较广的适用范围.