适应值

摘要： 为提高粒子群算法跳出局部极值的能力,加快收敛速度,提出基于邻域速度模仿策略的粒子群算法(imitateneighborhood velocity PSO,INVPSO).通过模仿邻域最优粒子的速度实现粒子群的自适应调整,在前期扩展粒子的探索范围,在后期加速粒子的收敛;采用质心变异增强粒子跳出局部极值的能力.在13个标准测试函数上的实验结果表明,INVPSO对于邻域大小不敏感,具有较强的鲁棒性、较好的收敛性能和收敛精度,其在多峰函数上具有更好的收敛性能.

摘要： 将整个种群分为PSO机制迭代分群和混沌机制迭代分群,依据早熟判定策略,对种群实行两阶段寻优.第一阶段PSO分群和混沌分群同时各自迭代,比较适应值大小择优共同更新全局极值,避免粒子陷入局部最优;第二阶段PSO分群和混沌分群进行交叉迭代,排序适应值,选取PSO分群较优粒子替代混沌分群较差粒子,迭代搜索后取混沌分群较优粒子替代PSO分群较差粒子,按适应值大小共同更新全局极值,完成对PSO分群局部搅动,帮助惰性粒子跳出局部最优区.该方法考虑了算法的迭代速度,保证了迭代精度.

摘要： 针对交互式进化计算过程的评价不确定性问题,对个体适应值预测方法进行了研究.对于个体精确数适应值类型,提出基于模糊灰模型FGM(1,1)预测模糊适应值的方法,降低噪声对适应值的影响.确定了用户满意度与适应值噪声强度的函数关系,构建了噪声强度衡量指标;建立模糊适应值支集宽度约束下的最小噪声强度线性规划,求取模糊适应值预测参数,通过模糊灰模型时间响应序列输出模糊适应值.采用NSGA-Ⅱ范式实现进化计算,并设计了新的个体序值比较方法和拥挤测度计算公式.将所提方法应用于烤漆门外观选型问题,并与已有典型方法比较.结果 表明,所提方法在推荐个体质量、减轻用户疲劳、提高搜索效率等方面均有优越性.

摘要： 为提高交互式遗传算法的优化效率,提出一种基于进化个体混杂型适应值的交互式遗传算法.设计适应值不确定度计算方法,分析适应值噪声特性.在此基础上,根据偏好不确定性与适应值噪声的内在联系,划分出单一数值与区间数值2种适应值类型,并分别建立相应数学模型,修正个体适应值,使其同时参与进化优化,从而生成符合用户心理需求的设计,达到高效优化目的.在便携式酒壶设计系统上的应用结果表明,与IGA-IIF和T-IGA算法相比,该算法不仅进化代数相对较少,而且每代可以获取更多的互异个体数目,具有较高的效率.

摘要： 对于2009款起亚新佳乐车,更换自动变速器时,需要复位自动变速器控制单元的自适应值,具体方法如下。（1）连接元征X431,接通点火开关。（2）选择起亚V44.03或以上版本。（3）依次选择＂16PIN DLC→普通区域→通过输入VIN（车辆识别码）选择菜单＂。（4）输入正确的VIN码,点击＂确定＂,提示车辆配置信息（图1）。（5）点击＂确定＂,进入选择菜单;选择＂快速测试＂,扫描全车系统状态（图2）。

摘要： 针对交互式遗传算法适应值人工赋值极易疲劳导致的算法进化代数不足、优化效率低下这一难题,提出了适应值非用户赋值方法.首先,用户对个体采用二元评价机制评价个体,将个体划分为满意集合和不满意集合;然后,根据个体评价时间与偏好的内在联系,通过个体评价时间确定评价满意度;最后,基于熵极大准则求解满意度最大条件下的个体适应值.为了确保优势基因遗传,加快算法收敛,采取种群精英基因构建优势个体保留策略.将该方法应用于装饰性墙壁纸选型系统中,并与其他代表性算法比较.结果表明,该方法能有效降低疲劳,提高算法优化效率.%The fitness assigned by user can easily make fatigue which causes insufficient evolution algebra and low optimization efficiency for interactive genetic algorithms.In this study,a method of interactive genetic algorithms with individuals' fitness not assigned by user is presented.First,the individuals could be divided into satisfied sets and not satisfied sets;then,the individuals satisfaction is determined through evaluation time;finally,the fitness is calculated based on the maximum entropy principle under the biggest satisfaction.In order to ensure protogene inheritance,the reserved elite individual is built by population elite genes.This method is applied to selection system of decorative wallpaper,and the results show that it can effectively reduce fatigue and improve the optimization efficiency.

摘要： 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在收敛速度慢、寻优精度低和早熟收敛的问题,提出一种最优粒子增强探索粒子群算法(Optimal particle Enhanced Exploration Particle Swarm Optimization,OEEPSO).OEEPSO将最优粒子在空间中的位置信息以二维一组划分,按4种方式计算每二维的适应值,选择适应值最小的方式更新对应维度的速度值和位置值.该策略加强了对最优粒子周围区域的探索,使粒子群能更快地向全局最优解靠近,提高了算法的收敛速度和求解精度.当算法陷入局部最优时,根据群体历史最优解的适应值,动态调整各粒子的速度值和位置值,使算法最终收敛到全局最优解.实验结果表明,OEEPSO具有收敛速度快、求解精度高的特点.%A modified Particle Swarm Optimization(PSO), Optimal particle Enhanced Exploration Particle Swarm Opti-mization(OEEPSO), is presented with the aim of solving the problem of premature convergence, slow searching speed and low solution accuracy. A new strategy is used to update the velocity and the position of optimal particle. It divides D-dimensions of optimal particle into several groups with each group contains two dimensions. Each group is updated by the position which has the best fitness in four different directions. This strategy expands the searching space around optimal particle and let optimal particle move to the position which is nearer to the optimum solution. This strategy accelerates the searching speed and reaches higher solution accuracy. OEEPSO also proposes a new strategy to avoid local optima. It utilizes the fitness of optimal particle to determine the velocity, so that particle swarm can escape from local optima effec-tively and find a better optimal particle. OEEPSO has been tested on 6 benchmark functions. Results show that OEEPSO has better performance than many other PSO algorithms in terms of convergence speed, global optimality and solution accuracy.

摘要： Because of the large airport terminal area,the wireless signal is interfered,and multi path effect is obvious.Traditional wireless sensor localization algorithm is sensitive to the airport environment,which leads to large error of node localization.Based on the research of wireless signal propagation model,a positioning method based on Received Signal Strength Indication distance measurement is designed,and the algorithm is improved.In order to improve the positioning accuracy of the airport ground personnel,the Particle Swarm Optimization algorithm is used to reduce the error.The experimental results show that the improved algorithm can solve the shortcomings of the existing Received Signal Strength Indication and realize the accurate positioning of the wireless nodes in the region.%研究机场候机区候机人员易错过航班以及容易走失,且传统的无线定位方法受干扰大,定位精度不高等问题,应建立机场地面人员定位检测系统以提高机场服务水平.针对机场候机区较大,人员情况复杂,机场环境对无线信号影响大等特点,通过对无线信号传播模型进行研究,设计了一种基于RSSI测距的定位方法,利用PSO算法进行优化,在不增加无线网络硬件的基础上扩大定位范围和提高定位精度.PSO算法是一种优化迭代工具,通过优化算法来降低误差.实验结果表明,改进的机场地面人员定位算法能够解决现有RSSI定位精度不高的缺陷,在区域内实现无线节点较准确的定位.

摘要： 以提高图像配准效率、减少配准时间为目的,提出SIFT特征图像配准模型,该算法通过建立S层金字塔,达到降低多尺度空间和减少特征点数量的目的,将当前检测到的特征点与最近更新的目标模块相匹配,从而更加鲁棒性地应对图像的配准问题.

摘要： 本文首先分析了GA算法出现早熟收敛的原因,指出其中需改进之处.在此基础上,提出了实数编码下群体多样性的定义.

摘要： 本文首先分析了GA算法出现早熟收敛的原因,指出其中需改进之处.在此基础上,提出了实数编码下群体多样性的定义.

摘要： 本文首先分析了GA算法出现早熟收敛的原因,指出其中需改进之处.在此基础上,提出了实数编码下群体多样性的定义.

摘要： 根据本公开的原理的系统包括目标涡轮增压器位置模块和涡轮增压器控制模块。目标涡轮增压器位置模块基于由涡轮增压器的压缩机产生的功率、涡轮增压器的涡轮中的轴的惯性和由涡轮产生的功率之间的关系来确定涡轮增压器的目标位置。目标涡轮增压器位置包括目标叶片位置和目标废气门位置中的至少一个。涡轮增压器控制模块基于目标涡轮增压器位置来控制涡轮增压器。

摘要： 本发明涉及一种基于自适应熵值权重的电力物联网智能终端可信计算信任值获取方法，该方法由基于自组织通信连接的电力物联终端装置分布式运行，充分考虑电力物联网智能终端在网络中的交互特点以及不可信终端发起的网络内部攻击特性：首先通过基于β分布的信誉度统计概率模型计算直接信任值，然后采用熵值构造来自不同推荐终端的子间接信任值自适应权重，针对仅由直接信任值和间接信任值构成的完整信任值评价片面问题，引入以自适应熵值权重构造的多评价主体综合信任值，提升识别准确性。通过实验数据分析，本发明方法比现有算法在不同终端密度和不同恶意节点比例下都具有更高的精确率与召回率。

摘要： 根据本公开的原理的系统包括目标涡轮增压器位置模块和涡轮增压器控制模块。目标涡轮增压器位置模块基于由涡轮增压器的压缩机产生的功率、涡轮增压器的涡轮中的轴的惯性和由涡轮产生的功率之间的关系来确定涡轮增压器的目标位置。目标涡轮增压器位置包括目标叶片位置和目标废气门位置中的至少一个。涡轮增压器控制模块基于目标涡轮增压器位置来控制涡轮增压器。

摘要： 本发明公开一种自适应选择交并区域比阈值的非极大值抑制方法。所述方法包括：初始化设定多个IOU阈值；过滤置信度小于指定阈值的预测边框，并根据目标类型分为不同类的集合；对所有类的集合以及集合中的所有元素执行如下操作：选择一个类的集合，取出置信度最高的预测边框，依次计算与集合中其他预测边框的IOU，综合根据两个预测边框的中心点绝对距离、所属特征层下采样率与训练正样本选择策略，动态设置IOU阈值，并从集合中删除超过阈值的预测边框，执行预测边框非极大值抑制操作；完成所有类别的非极大值抑制操作后输出目标检测结果。采用本申请技术方案，能够过滤重复的预测边框，降低误检率，且能够避免小目标的漏检，提高小目标检测概率。

摘要： 本发明特别涉及一种自适应加权阈值技术的二值化方法，包括如下步骤：S100、将图像转换成灰度图；S200、遍历所有像素点，并对每个像素点执行下面两个步骤后得到二值化的图像；S300、根据该像素点及其周围一定区域内的其他像素点的灰度值确定阈值；S400、将该像素点的灰度值与步骤S300得到的阈值进行比较，若该像素点灰度值小于等于阈值，则将该像素点设置为黑色，否则设置为白色。根据该像素点和它周围一定区域内的其他像素点的灰度值来确定一个阈值，该阈值对于每个像素点来说都是变化的，该阈值也是跟一定区域内的所有像素点的灰度值相关联，可以有效的避免光照不均、噪声等问题，二值化处理后的图像效果非常好，能够很好的凸显出目标轮廓。

摘要： 基于自适应阈值图像二值化的AUV水下对接导引灯光信号提取与识别方法，能够从导引图像中提取出导引灯，并识别导引灯编号。所述方法包括：通过分析导引图像的特征，提出导引图像二值化的自适应阈值计算方法；基于Retinex算法提取导引图像R和G分量的反射图像，将二者反射图像和B分量叠加后的均值作为新的图像，进行自适应阈值二值化处理，利用形态学处理提取出导引灯；基于导引灯空间位置关系制定了导引灯编号识别规则，识别出了导引灯编号。本发明可以应用于AUV水下对接导引领域，为基于图像的AUV水下对接控制提供了感知手段。

摘要： 本发明公开了一种适应FY3BVIRR卫星的射出长波辐射值衰减订正方法，包括以下步骤：S1：计算卫星轨道降交点地方时随年月日变化，建立观测地方时与年月日之间的拟合关系；S2：收录FY3B卫星反演OLR数据，此适应FY3BVIRR卫星的射出长波辐射值衰减订正方法，通过利用CERES OLR对FY3B OLR进行验证，发现其日产品平均偏差2009年在0‑3.5W/m2之间，而在2019年在0‑2W/m2之间，平均偏差随时间变化拟合线为y＝‑0.0005x+20.616；而利用该方法计算偏差系数修正后，其日产品平均偏差2019年在0.5‑3.5W/m2之间，平均偏差随时间变化拟合线为y＝0.0001x+5.0533。订正前，FY3B OLR平均偏差随时间变化呈现显著的偏差下坠趋势；订正后：FY3B OLR平均偏差随时间变化下坠趋于平缓，使卫星工作年限后期与前期数据稳定性提高。

摘要： 本发明公开了基于自适应系数与非凸投影零化神经网络的时变复值西尔维斯特方程求解方法，步骤1：输入原始实际问题；步骤2：根据输入的原始实际问题，抽象与建模得到其中的隐含的数学问题；步骤3：建立求解时变复值西尔维斯特方程的原始零化神经网络模型；步骤4：定义基于误差的自适应系数零化神经网络模型；步骤5：利用基于误差的自适应系数零化神经网络算法，在无噪声和有噪声的情况下对时变复值西尔维斯特方程数学模型进行迭代求解，不断对系统误差以及状态变量进行映射及变换直至满足预定义的精度以及要求；能够收敛时间，放宽凸约束，在保证良好的收敛时间和收敛精度的前提下，非凸界激活函数具有较强的抗噪声能力。

摘要： 本发明公开了一种热导式氢气在线分析仪的干扰值自适应抑制系统，利用低成本的电子元器件设计一个结构简单的电子系统，对分析表输出的4‑20mA信号进行处理，在氢气、二氧化碳、甲烷共存的场合中，处理器实时感知甲烷和二氧化碳的含量，并通过计算得出当前含量下的二氧化碳和甲烷含量对氢气测量值的干扰值，并将干扰值抑制掉。这是一种自适应干扰值抑制方案，与在仪表中设置固定干扰值的方法相比，在甲烷、二氧化碳含量变化时，本发明也能准确地测量氢气含量。相对于淘汰现有红外式分析仪并购置工业色谱的方案，本发明的方案成本低廉，只有更换工业色谱总造价的千分之一，并且性能可靠，测量结果完全可以满足生产工艺的要求。

摘要： 本发明公开了基于自适应信息粒化的适应值估计方法,包括以下步骤：S1：选取标准粒子群算法为基本算法；S2：建立自适应信息粒化模型；S3：验证AIGPSO算法的有效性；S4：将该方法应用于轻量化飞机机翼优化设计问题；解决了在保证估值准确度的前提下，最大程度的减少适应值的实际计算次数的问题。