摘要：为了提高路径覆盖测试数据生成效率,研究了路径自动分割方法并结合人工鱼群算法提出了一种路径覆盖测试数据生成方法.首先在分析变量与节点关系、变量与路径关系的基础上提出了路径分割的自动判定及分离算法,实现了变量对子路径有无影响的自动判定;其次引入Levy飞行策略和共轭梯度法对人工鱼群算法进行了改进;然后结合路径分离的结果和改进的人工鱼群算法实现路径覆盖测试数据的生成.在利用人工鱼生成测试数据的过程中,判断是否有人工鱼穿越分离的子路径.如果有,则记录人工鱼中穿越子路径相应的分量并在人工鱼的觅食、聚群及追尾等行为中固定这些分量,从而使得搜索空间不断减少.最后将提出的方法实现程序的测试数据生成,并与相关方法进行了比较.实验结果表明,本文方法在时间开销、成功率及算法稳定性等方面均具有优越性.

摘要：增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。

摘要：研究无线传感网络数据的准确分类问题.针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法.该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作.仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高.

摘要：基于对标准车辆路径问题的分析,本文构建了一种包括交通因素、客户需求动态改变、用户满意度的多目标动态车辆路径问题模型.针对伊藤算法在求解离散组合优化问题时效率较低、收敛性较差等缺陷,本文以具有通用性的伊藤算法为框架,参考蚁群算法,设计了伊藤-蚂蚁优化算法,并采用正交实验的方法,分析了改进算法参数的设置问题.为了验证改进算法的有效性,文章对标准测试数据集中的数据进行了测试.最后,将标准测试数据改编成符合带用户满意度的多目标实时车辆路径问题模型的测试数据,并用改进算法进行求解.实验结果表明,本文提出的问题模型和改进算法是可行的、有效的.

摘要：为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题,提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型.该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维,输入层神经元个数得到减少,降低了训练神经网络的计算复杂度,用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性,避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足.对UCI数据库中数据集的测试结果说明,提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的,性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越.

摘要：利用Banach代数中元素分块矩阵形式给出了两个元素差的Drazin逆的表达式,进而推广了已有的相关结果。

摘要：针对多无人机(UAV)协同航迹规划中因编队队形约束而忽略部分较窄通道的问题,提出了一种基于自适应分布式模型预测控制的快速粒子群优化(ADMPC-FPSO)方法。该方法利用领航跟随法和虚拟结构法相结合的编队策略构造出虚拟编队引导点,以完成自适应编队协同控制任务。根据模型预测控制的思想,结合分布式控制方法,将协同航迹规划转化为滚动在线优化问题,且以最小距离等性能指标为代价函数。通过设计评价函数准则,使用变权重快速粒子群优化算法对问题进行求解。仿真结果表明,通过所提算法能够有效实现多无人机协同航迹规划,并可根据环境变化快速完成自适应编队变换,同时较传统编队策略代价更低。

摘要：针对标准粒子群算法收敛速度较慢、求解精度不高等缺陷,引入了均值漂移与球隙迁移算法的思想,提出一种混合算法.该算法结合最优粒子与自己的祖先粒子来对粒子进行优势分析,根据其优势分析结果确定粒子的更新速度级别,将速度进行分解,分配到粒子的不同维中以达到异步更新的目的;为每个粒子设置一个淘汰概率的属性,当粒子被淘汰时会被自动替换;算法还引入了扰动机制和随机重启策略.显然,改进后的算法增加了粒子搜索的多样性和明智性,从而加快了收敛速度.最后,将混合算法用于求解高维TSP问题,实验结果表明改进后的算法是可行的、有效的.

摘要：针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳,以及不适宜在传感器网络中使用等问题,在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类,可减少网络负载和传感器节点能量的消耗.实验结果证明:该算法在聚类速度、聚类正确率、网络传输通信量等方面均优于传统k-均值算法.

摘要：模糊函数是一种超声检测系统性能分析的重要工具。文中首先给出超声信号高斯模型,接着推导该模型的模糊函数,最后讨论分析与探测距离和移动目标速度相关的超声检测系统的时间和频率分辨率,并给出了相关超声检测系统参数选择的参考。理论推导和仿真结果表明:辨别运动着的目标,用长持续时间的信号,即窄带宽;辨别近距离的目标,用短持续时间的信号,即宽带宽。