人工鱼群

摘要： 针对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点能耗不均衡问题,提出一种基于改进人工鱼群算法(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)和模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)的分簇算法IAFCA。首先,IAFSA改进搜素视野及步长,避免迭代解陷入局部最优解,并将最终的迭代解作为FCM的初始聚类中心,克服FCM对初始解的敏感性。其次,FCM在确定最佳簇头数目的基础上,根据节点间的距离相似性,有效建立起节点与聚类中心间的不确定性关系,合理进行节点分簇。最后,根据节点相对剩余能量和到聚类中心的距离两个参数选举出簇头。IAFCA分别在两种场景下进行仿真实验,并与低能耗自适应聚类层次协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)及其变种算法进行对比。实验结果表明,IAFCA在网络寿命和能量效率方面均优于传统的WSN分簇算法,有效延长了网络寿命,降低了节点能耗。

摘要： 为有效辅助医生筛选乳腺癌恶性肿瘤,提出一种基于人工鱼群优化的随机森林模型。通过改进的smote加权采样等方法对原始数据集进行均衡处理,采用皮尔森相关系数法提取与乳腺癌恶性肿瘤相关性强的特征作为模型的输入,通过人工鱼群算法优化随机森林模型,寻找最优的模型参数,对乳腺癌数据集进行分类诊断。实验结果表明,所提优化模型具有较好的分类效果,准确率达97.48%,验证其可作为一种有效的辅助诊断模型。

摘要： 光伏发电的间歇性和不稳定性是影响光伏电能质量的重要因素之一。低质量电能并网会给电网安全运行带来巨大影响,导致电网消纳光伏的能力下降。光伏功率预测可以有效解决这一问题。然而,目前的光伏功率预测算法大多存在速度和精度不能兼顾的问题。为解决此问题,提出将人工鱼群算法与BP神经网结合,利用人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值。通过MATLAB软件建模和仿真运算,证明了光伏功率预测方法的运算速度较快,精度较高。

摘要： 随着网络中出现大量的新闻内容,如何在短期内为用户及时发现新闻热点话题越来越受到学者们的关注。提出一种基于BTM模型和改进K-Means聚类算法的中文新闻话题检测模型。对网易新闻语料库引入BTM模型,发现与主题相关的话题词,从而推断热点话题;针对K-Means算法初始值敏感等问题,将基于共轭梯度的人工鱼群算法引入传统的K-Means算法;利用改进K-Means聚类算法对得到的话题词进行聚类。实验结果表明,所提方法与传统方法相比可有效、准确提高话题的准确性。

摘要： 为预测高流速条件下的流型并建立流型图,提出一种基于人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)优化的随机森林(random forest,RF)的机器学习模型,基于最优、简化参数出发,进行流型的智能识别。该模型成功地应用于竖直下降两相流流型的识别,通过不同分类模型以及优化方法对实验数据进行计算,发现AFSA-RF模型的流型识别精度与稳定性高于未优化的RF模型以及其他主流优化方法,对高流速区域的流型的识别成功率达到了90.91%,进一步验证了该预测模型的有效性。依托建立的模型,对现有流型图的适应范围进行了扩展,获得了适用于高流速条件下的流型图。

摘要： 为提高汽车故障诊断的准确率,提出一种基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的汽车故障诊断方法。在分析BP神经网络基本原理和局限的基础上,利用改进人工鱼群算法对BP神经网络参数寻优,从而进一步提高汽车故障诊断的准确率。仿真结果表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的迭代次数为13次,少于未经参数优化的BP神经网络迭代次数,并可有效识别11种不同类型的汽车故障。研究表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络在提高汽车故障诊断的准确率上可行。

摘要： 为了解决强透水性地层条件下的金属矿山突水问题,保障矿井安全生产,采用矿井瞬变电磁法对金属矿山掘进前方岩层富水性情况进行探测。在矿井瞬变电磁超前探测原理的基础上,建立了全空间地质模型,开展了人工鱼群反演技术的研究,验证了该方法在矿井瞬变电磁超前探测数据处理解释中的有效性;随后,将其应用到云南某铅锌矿瞬变电磁超前探测实测资料反演中,圈定了掘进前方岩层富水异常区域,解释结果得到了钻孔验证。研究表明,矿井瞬变电磁法以及人工鱼群反演技术可以有效预测金属矿山掘进前方岩层富水性情况,为强透水性地层条件下的金属矿山的安全生产提供了有力的技术保障。

摘要： 为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键.针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.通过差分将操纵响应模型离散化处理,变换构造相应的辨识模型,然后基于AFSA对状态向量寻优求解,辨识得到无人艇操纵响应模型参数.仿真实例表明:基于AFSA所得到的响应模型具有良好的泛化能力,以及该辨识方法的有效性,能够更好地对高速无人艇进行操纵运动控制及预报.

摘要： 为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键。针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法。通过差分将操纵响应模型离散化处理,变换构造相应的辨识模型,然后基于AFSA对状态向量寻优求解,辨识得到无人艇操纵响应模型参数。仿真实例表明:基于AFSA所得到的响应模型具有良好的泛化能力,以及该辨识方法的有效性,能够更好地对高速无人艇进行操纵运动控制及预报。

摘要： 为实现无人机群在执行任务过程中的高效安全运行,在集群协同策略基础上提出面向无人机群的智能控制方法.采用K-means算法对无人机协作运行分析,同时针对K-means算法对初始聚类中心敏感、后期迭代过慢的情况,提出K-means与人工鱼群算法相融合的聚类算法.从无人机运动数学方程出发,分析多无人机集群控制的问题,从航路规划、目标引导两个方面进行研究.利用MATLAB并结合Studio对无人机协同进行仿真,实验验证了基于K-means与人工鱼群融合的无人机协同运行的有效性及稳定性.

摘要： 目前勘探的很多区域,地震资料对中浅层有很高的分辨率,但在复杂区对深层结构揭示不清,而电磁资料可以为地震提供重要的补充.同时,利用已知的地震、地质、电测井等资料进行电法约束反演是提高电磁勘探分辨率的重要途径.SEG年会也为此开辟了多种数据约束与联合反演的Workshop,并且在其他很多专题报告中,约束联合反演已成为一项提高分辨率的重要技术.本文在Hu et a1．(2015)工作的基础上，进一步发展了二维大地电磁(MT)并行约束反演。首先阐述了二维MT正演的有限差分方法，采用并行正演以提高计算效率，与有限元方法正演结果进行对比，验证方法的正确性；接着介绍了人工鱼群反演方法，将之应用到二维MT的并行约束反演，利用模型试算结果与拟二维反演结果进行了对比。

摘要： 可见光传感器是一种有向感知传感系统,其监测覆盖与全向传感系统有明显差别.该文提出了一种基于人工鱼群优化的可见光传感网络覆盖增强算法(AFCEA),在有向可见光传感器可转动模型下,将改进后人工鱼群优化引入网络覆盖增强问题最优解的求解.通过多条人工鱼的一系列行为,逐步接近网络覆盖的最大值.通过理论研究以及仿真实验分析,与其他典型的有向传感器网络覆盖增强算法相比,该算法可以较少的迭代计算次数有效提高有向可见光传感器网络的监测覆盖率.

摘要： 将群智能优化算法引入无线传感器网络分簇路由协议的设计能有效地节约节点能量和提高分簇效率。针对基本人工鱼群算法在运算速度方面的不足，提出了一种基于动态人工鱼群优化的无线传感器网络分簇算法，算法为了同时具有较好的全局搜索和局部寻优能力，更快地得到最优分簇结果，在一次迭代进化中除了考虑人工鱼的觅食行为、聚群行为和追尾行为的寻优结果之外，还动态调整人工鱼的视野范围和前进步长两个重要参数。仿真结果证明，与LEACH，LEACH-C，AFSO算法比较，由于计算量的减少和计算速度的提高，此算法能有效地延长网络生命周期和减少能量消耗。

摘要： 尽管目前重力数据处理的手段大多数都是三维,但是进行剖面的二维重力勘探以及针对目标的二维重力、二维重磁电震联合正反演处理,都将仍然是一种必要的手段,因此进行二维重力反演研究仍有一定的现实意义和实用价值.本文采用MPI并行设计，研究了二维的重力并行正演，并且引入群智能的人工鱼群算法，实现了二维重力数据的并行约束反演，可以进行多测点、多网格剖分的二维重力反演，使该项反演技术可以实用化。

摘要： 针对基本鱼群算法盲目搜索的问题，提出了一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架，将鱼群算法嵌入到种群空间当中，构造了适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数指导人工鱼群算法中的进化步长和方向，通过5个高维多峰函数检验新算法的性能，利用提出的新算法求解两个带约束的工程优化问题，仿真结果表明新算法与基本鱼群算法相比性能显著提高，并且能够有效地求解工程优化问题。

摘要： 本发明提供一种使利用者所希望的鱼群显示在画面内的期望位置的鱼群探知机、鱼群探知系统以及鱼群探知方法。鱼群探知机具备：收发波器，收发超声波；图像处理部，基于所述收发波器所接收的接收信号生成回波图像；回波图像保持部，保持所述回波图像；受理部，受理利用者的操作；检测部，基于所述收发波器所接收的接收信号进行鱼群的检测；以及检测结果保持部，保持所述检测部的检测结果，所述图像处理部跟随所述显示操作，从所述回波图像保持部读出过去的回波图像，使所输出的回波图像连续变化，并且将所述检测结果重叠在所述回波图像上。

摘要： 本发明提供一种使利用者所希望的鱼群显示在画面内的期望位置的鱼群探知机、鱼群探知系统以及鱼群探知方法。鱼群探知机具备：收发波器，收发超声波；图像处理部，基于所述收发波器所接收的接收信号生成回波图像；回波图像保持部，保持所述回波图像；受理部，受理利用者的操作；检测部，基于所述收发波器所接收的接收信号进行鱼群的检测；以及检测结果保持部，保持所述检测部的检测结果，所述图像处理部跟随所述显示操作，从所述回波图像保持部读出过去的回波图像，使所输出的回波图像连续变化，并且将所述检测结果重叠在所述回波图像上。

摘要： 本发明公开了一种鱼群远程探测方法，该方法包括为：(一)鱼群的探测：在渔场投放鱼群探测浮标装置，鱼群探测浮标装置通过鱼群探测器实时探测鱼群，同时，该鱼群探测器通过供电系统为其供电；(二)全球定位：鱼群探测浮标装置与北斗或GPS卫星进行通信，进而获取其位置信息；(三)鱼群探测浮标装置与通信卫星建立通信联系或无线通信模块将探测得到的鱼群信息及自身的全球定位信息发送计算机中心。本发明还公开了一种结合上述方法的鱼群远程探测系统。本发明可为渔民提供实时、准确地理位置、鱼的信息等捕捞信息，用极低成本、快速、准确地提高捕鱼的产量。

摘要： 本发明提出一种基于改进人工鱼群算法的无人靶车实时路径规划方法，实现步骤为：初始化无人靶车路径规划场景，并初始化改进的人工鱼群算法参数，每个无人靶车通过计算与其他无人靶车距离的平均值及视步参数对当前视野和步长进行自适应调整，根据适应度值获取当前最优路径状态，并获取公告板当前状态，最后通过控制最大迭代次数，得到最后的路径规划结果。本发明首次迭代是通过初始化的参数计算每个无人靶车的视野和步长，以后的每次迭代都是根据每个无人靶车向追尾、聚群、或觅食成功，或随机方向无人靶车移动后的自身状态，对每个无人靶车的视野和步长进行自适应调整，算法的收敛速度较快，且计算量小，有效提高了路径规划的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其具体步骤为：S1.获取历史感知数据，并进行预处理；S2.根据预处理后的感知数据，通过对称的KL散度的数据融合算法获取信号特征；S3.根据获得的信号特征，设计一个人工鱼群算法，并求得最优的类中心；S4.根据所获取的最优的类中心，构建一个用于频谱感知的分类器；S5.获取新的感知数据，经由步骤S1和S2获取信号特征并通过所述的分类器进行频谱感知。本发明解决了现有技术适用场景较小，效率较低的问题，提供了一种基于人工鱼群算法的安全频谱感知方法，其具有计算简单，可靠易用的特点。

摘要： 本申请提供了基于改进粒子群、人工鱼群算法混合式泊车路径规划方法，包括：根据泊车区域实际环境，建立泊车环境模型，以及对所述泊车环境模型内路段节点进行编号，获得粒子群，针对所述粒子群的惯性权重，学习因子以及适应度函数进行算法改进，根据改进后的粒子群算法在所述泊车环境模型中搜索最优泊车点，以及将所述最优泊车点组成最优泊车点集合T，将所述粒子群惯性权重引入人工鱼群，得到改进后的人工鱼群算法，将所述改进后的粒子群以及人工鱼群算法进行混合，得到混合算法，根据所述混合算法规划出最优泊车路径，以解决由单一算法的局限性导致泊车路径规划不准确不便捷的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的NOMA下行链路功率分配方法。建立NOMA系统子信道内能量效率函数，以平均吞吐量和用户公平性构建约束条件；将子信道内用户的功率分配系数归一化为人工鱼群算法中鱼群的多维位置向量，以NOMA系统子信道内能量效率最大化为目标函数，利用优化的人工鱼群算法求解最优功率分配系数；基于求解出的最优功率分配系数，计算平均吞吐量、用户公平性，若其不满足约束条件，调整人工鱼群算法的参数因子，继续进行寻优搜索，从而获得子信道内最优功率分配模型。本发明方法跳出局部最优解的能力更强，通过对比NOMA中的EPA、FPA、FTPA算法，在能量效率和系统公平性之间取得了良好的平衡。

摘要： 本发明涉及一种基于人工鱼群和BP神经网络的无线电力专网入侵检测方法，分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题，结合鱼群算法在入侵检测技术的应用，同时采用ReliefF降低特征维数，建立电力专网入侵行为分析检测分类器。将群智能优化算法和BP神经网络有效结合到一起，解决传统网络入侵检测模型分类效果不佳、容易出现局部极值的问题，采用量子人工鱼群算法来实现模糊核聚类算法的最优求解，入侵检测速度和检测率均得到提高，更适用于现实电力网络应用环境。本发明的方案旨在研究设备安全状态数据的采集方法，提出对应的数据获取技术，之后研究通信设备安全指标的构建和评价方法，通过业务的路径关联，构建面向电力无线专网的安全监测体系。

摘要： 本发明涉及AFSA算法技术领域，尤其涉及一种基于改进人工鱼群的局部放电定位的方法，包括：设置人工鱼群算法初始化参数；计算初始鱼群各个体的适应度值，并将最优值在公告板中记录；根据迭代次数计算自适应Visual和Step；判断是否满足食物浓度的条件，从而执行觅食行为或执行侦查行为；将觅食行为、追尾行为、侦查行为和聚群行为的适应度值与公告板的适应度值进行比较；根据预设的最大迭代次数，判断执行输出最优值还是再次迭代。本发明将人工蜂群算法中的侦查行为引入到AFSA中，并且采用动态参数，并将改进的AFSA运用到GIS设备的局部放电定位当中，提高局部放电定位的精度。

摘要： 本发明提供了一种采用人工鱼群模型的机器人路径规划方法，属于机器人应用技术领域，本发明通过对人工鱼视野和步长的变化区间进行设置，限定整个算法执行过程中人工鱼视野和步长的变化范围，且不受算法迭代次数的影响，实现了人工鱼视野和步长在可调区间内按照设定的精确变化范围进行改进，提高了机器人路径规划的精确度。