检索结果-内蒙古大学图书馆

中国舰船研究 2024年第S2期19卷 1-10页

作者：邓建辉田程程王岩磊刘鹏鹏彭辉黄婧柠中国人民解放军92942部队北京100161 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

[目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优... 详细信息

[目的]为保障舰载机持续高效出动的作业效率,需优化舰载机舰面保障作业流程。[方法]考虑到舰载机保障作业调度复杂且舰面保障设备易受未知因素的影响,以舰载机舰面保障作业流程为研究对象,研究舰面保障作业流程调度优化模型的建立及优化算法。以美军“福特”级航母为例,从舰载机“一站式”保障模式入手,针对舰载机保障作业调度问题展开研究,建立能同时处理串行、并行及柔性约束的保障作业流程调度模型。此外,通过对樽海鞘算法及遗传算法进行分析,提出在樽海鞘算法基础上引入遗传算法交叉、变异操作的舰载机保障作业流程调度算法。[结果]通过算例验证,所提算法能够获得近似全局最优解,在保障时间上与遗传算法相比缩短了16.8%。[结论]该方法能有效地提高资源利用率,从而合理配置航母的保障资源,使得舰载机能够高效出动,提高航空母舰作战能力。

关键词：舰面保障系统 “一站式”保障作业流程樽海鞘算法

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基于樽海鞘算法优化的帕金森病早期诊断模型研究与并行优化

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计算机应用研究 2021年第9期38卷 2726-2731页

作者：马超谭旭深圳信息职业技术学院.数字媒体学院广东深圳518172 深圳信息职业技术学院软件学院广东深圳518172

帕金森病是一种常见的神经性慢性疾病,由于其病因尚不明确,导致早期诊断精度低的问题,提出一种改进的优化核极限学习机方法用于帕金森病的早期诊断。研究利用混沌理论和高斯变异方法改进樽海鞘算法(salp swarm algorithm,SSA),提出一种... 详细信息

帕金森病是一种常见的神经性慢性疾病,由于其病因尚不明确,导致早期诊断精度低的问题,提出一种改进的优化核极限学习机方法用于帕金森病的早期诊断。研究利用混沌理论和高斯变异方法改进樽海鞘算法(salp swarm algorithm,SSA),提出一种基于进化机制的智能诊断模型ISSA-KELM。改进的SSA算法同步实现特征选择和KELM核函数的参数优化,有效地解决了模型的参数设定和最优特征选择问题,并基于OpenMP平台多线程调度处理模型,在保证模型分类精度最大化的同时进一步提高计算效率。实验结果表明,提出模型在分类精度上高于已有方法,计算效率也得到极大提高,具有较好的综合性能,验证了本模型有着很好的应用前景,有助于辅助临床医生在诊断中作出更准确的决策。

关键词：特征选择樽海鞘算法帕金森病早期诊断核极限学习机并行优化

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探索者变异樽海鞘算法及其应用

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数学的实践与认识 2024年第3期54卷 151-159页

作者：李辉殷文明福建水利电力职业技术学院福建永安366000 福建水利电力职业技术学院院士专家工作站福建永安366000

针对樽海鞘算法搜索性能不高的缺陷,提出探索者变异樽海鞘算法,将种群分为领导者、跟随者和探索者三部分,通过改进跟随者更新策略并引进探索者变异机制,提高算法搜索性能.数值实验表明,该算法搜索速度和精度比基本算法和文献中的算法都... 详细信息

针对樽海鞘算法搜索性能不高的缺陷,提出探索者变异樽海鞘算法,将种群分为领导者、跟随者和探索者三部分,通过改进跟随者更新策略并引进探索者变异机制,提高算法搜索性能.数值实验表明,该算法搜索速度和精度比基本算法和文献中的算法都有大幅度提高.将该算法应用于压力容器设计问题进行参数优化,得到了明显改善的最优成本.

关键词：樽海鞘算法探索者变异压力容器设计

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基于改进樽海鞘算法的共享单车分布密度优化

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计算机科学 2021年第S02期48卷 106-110页

作者：周川江苏理工学院商学院江苏常州213001

针对城市共享单车分布密度优化问题,提出了一种改进樽海鞘算法。首先,将共享单车分布密度优化问题转换成函数优化问题,以等待时间、花费时间、费用及安全代价为评价指标,建立目标函数。其次,引入一维正态云模型和非线性递减控制策略来... 详细信息

针对城市共享单车分布密度优化问题,提出了一种改进樽海鞘算法。首先,将共享单车分布密度优化问题转换成函数优化问题,以等待时间、花费时间、费用及安全代价为评价指标,建立目标函数。其次,引入一维正态云模型和非线性递减控制策略来改进樽海鞘算法中引领者的搜索机制,增强对局部数据的挖掘能力;引入自适应策略来改进原算法跟随者搜索机制,避免算法陷入局部最优值。最后,通过标准测试函数以及共享单车分布密度优化仿真对所提优化算法的有效性进行了验证,结果表明:相比原樽海鞘算法、萤火虫算法及人工蜂群算法,改进的樽海鞘算法具有更好的稳定性和全局搜索能力,能够更好地实现对共享单车分布密度的优化,提升共享单车的区域利用率,对智慧交通的发展有一定的参考价值。

关键词：共享单车分布密度优化樽海鞘算法自适应策略云模型

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基于改进樽海鞘算法优化支持向量机的岩爆预测模型

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矿冶工程 2023年第2期43卷 5-9页

作者：田睿李燕卿刘占宁王创业陈世江陈丽林张志宏郭振东安阳工学院河南安阳455000 内蒙古科技大学内蒙古包头014010 内蒙古伊泰集团有限公司内蒙古鄂尔多斯017000

采用文献调研法建立了1个包括336组工程实例样本的岩爆预测数据库,采用改进的樽海鞘算法(ISSA)优化支持向量机(SVM),构建了岩爆烈度等级预测模型(ISSA⁃SVM),并对其模型有效性进行了验证。结果表明,ISSA⁃SVM岩爆预测模型的预测准确率可达... 详细信息

采用文献调研法建立了1个包括336组工程实例样本的岩爆预测数据库,采用改进的樽海鞘算法(ISSA)优化支持向量机(SVM),构建了岩爆烈度等级预测模型(ISSA⁃SVM),并对其模型有效性进行了验证。结果表明,ISSA⁃SVM岩爆预测模型的预测准确率可达94.0%,相对于其他模型具有更高的准确性,可为岩爆防控提供一定的科学依据。

关键词：岩爆岩爆烈度预测模型樽海鞘算法支持向量机

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一种基于改进樽海鞘算法的云仿真任务调度的研究

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小型微型计算机系统 2023年第5期44卷 897-901页

作者：贺少婕杜松泽卜立平中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168 中国科学院大学北京100049 中南大学商学院长沙410000

云平台通常允许多个任务在云环境中同时执行,而任务调度是实现更好云计算性能的重要部分,其调度的效率直接影响到云平台计算资源利用率以及用户服务质量.针对云计算任务调度的核心寻求解的最优化问题,本文提出了一种混合算法,称为樽海... 详细信息

云平台通常允许多个任务在云环境中同时执行,而任务调度是实现更好云计算性能的重要部分,其调度的效率直接影响到云平台计算资源利用率以及用户服务质量.针对云计算任务调度的核心寻求解的最优化问题,本文提出了一种混合算法,称为樽海鞘改进算法.此算法融合了反向学习原理扩大搜索空间,能够自适应的改变领导者的位置,并使得追随者根据几位领导者的位置更新自己,避免解陷入局部最优.本文采用CEC常用的23组测试函数进行测试,将结果与多个经典算法进行比较,证明了樽海鞘改进算法的优越性.同时在云仿真平台上进行模拟在云平台上进行任务调度的过程,通过与其他的几种算法的比较,证明了樽海鞘优化算法在任务调度方面应用的可行性,且有效缩短了云任务的完成时间,降低了完成成本.

关键词：反向学习策略樽海鞘算法云仿真平台任务调度云计算

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基于樽海鞘算法的井下3D定位方法研究

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煤炭工程 2021年第1期53卷 139-143页

作者：王端义李艾民江苏建筑职业技术学院智能制造学院江苏徐州221116 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那... 详细信息

针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那样消除公共二次项变量,而是以原超定方程组寻优解算,这也是樽海鞘算法解算精度高于最小二乘法的重要原因。仿真结果表明,以目标的距离和方位角为对比参量,樽海鞘算法在3D位置解算方面相比最小二乘法表现更优。

关键词：樽海鞘算法 3D定位 TOA 最小二乘法

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基于改进樽海鞘算法与异质集成学习的基因表达数据分类研究

基于改进樽海鞘算法与异质集成学习的基因表达数据分类研究

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作者：张爽长春工业大学

学位级别：硕士

由于癌症的发病率和死亡率非常高,所以癌症诊断与治疗问题是现代人们重点关注的问题之一,精准的诊断有助于探索基因与癌症的关系,对癌症的预防起到非常积极的作用。但癌症基因表达数据集的内部关系使得癌症诊断充满了挑战,因为基因表达... 详细信息

由于癌症的发病率和死亡率非常高,所以癌症诊断与治疗问题是现代人们重点关注的问题之一,精准的诊断有助于探索基因与癌症的关系,对癌症的预防起到非常积极的作用。但癌症基因表达数据集的内部关系使得癌症诊断充满了挑战,因为基因表达数据的样本量和维度比例巨大,且由于数据中噪声、冗余等信息的干扰,使得以基因表达数据为基础进行癌症分类成为了一个非常有挑战的工作,也使得在对基因表达数据进行分类之前先进行特征选择越来越重要。本文以乳腺癌、白血病和肺癌三个基因表达数据为研究对象,进行特征选择和分类。本文的主要研究内容如下:在特征选择部分,针对高维基因表达数据的样本量小,维度大的特点,本文提出了一种基于过滤式、嵌入式和包装式相结合的两阶段特征选择框架。提出的框架在第一阶段使用最大相关最小冗余、随机森林和加权基因共表达网络,并对三种方法的结果进行组合;在第二阶段提出了一种新的基于改进的樽海鞘算法的二进制基因选择方法,该方法结合机器学习方法(Light GBM、随机森林、支持向量机、XGBoost、多层感知机和K-近邻这六种常见的分类方法)自适应的选取适合分类算法的特征子集,并与其他五种智能优化算法在收敛性、特征数量以及准确度等方面进行对比。在分类阶段,不同的分类方法所选的特征会有一些偏差,因为不同的特征子集在同一分类方法可能会达到类似的分类结果。所以本文在分类部分,将基于改进樽海鞘算法所选的所有特征进行整理,提取出重复出现频次高的特征,将这些特征输入到自编码器中进行降维,进一步减少特征维度的同时提高分类准确度。为了提高分类准确度,本文不仅预测了数据的类标签,还预测了数据的类概率,并且提出了根据注意力机制的思想构造权重,对本文应用的六种异质分类方法进行模型加权集成。综上,本文以基因表达数据为研究对象,提出了一种两阶段特征选择框架,结果表明本文提出方法能够解决高维数据相关的特征选择问题,且所提出的框架没有数据集的限制,它可以应用于其它涉及特征选择的领域。又提出了一种基于注意力机制思想的权重构造方法,用于将多个模型进行集成,结果表明,集成后的分类准确度明显高于有单个分类方法。

关键词：高维数据特征选择樽海鞘算法基因表达数据异质集成

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基于改进樽海鞘算法的高光谱图像波段选择方法

基于改进樽海鞘算法的高光谱图像波段选择方法

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作者：韩雨晴辽宁师范大学

学位级别：硕士

高光谱遥感图像具有几十至数百维间隔狭窄的光谱波段,蕴含着丰富的光谱信息,被广泛应用于地物探测、精准农业等领域。然而,高光谱数据的高维特性会增加图像处理的成本,同时会带来数据冗余度高等问题,影响后续图像分类的效率与精度。因此... 详细信息

高光谱遥感图像具有几十至数百维间隔狭窄的光谱波段,蕴含着丰富的光谱信息,被广泛应用于地物探测、精准农业等领域。然而,高光谱数据的高维特性会增加图像处理的成本,同时会带来数据冗余度高等问题,影响后续图像分类的效率与精度。因此,在进行分类操作之前需降低高光谱图像的维度并去除冗余信息。为对高光谱图像进行降维处理,本文提出一种基于樽海鞘算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的无监督波段选择方法,首先针对SSA收敛速度慢、易陷入局部最优等问题对其进行改进,随后将改进后的算法应用于高光谱波段选择过程中。主要研究内容如下:(1)提出基于黄金正弦与重启机制的二进制樽海鞘算法(Golden sine and Restart mechanism Binary Salp Swarm Algorithm,GRBSSA)。为使SSA适用于波段选择问题,利用传递函数将其转换为二进制樽海鞘算法(Binary Salp Swarm Algorithm,BSSA),并对BSSA进行改进,提高其收敛速度和精度。GRBSSA首先利用佳点集策略替换原始随机方式初始化樽海鞘种群,使种群中个体更加均匀地分布于搜索空间,提高种群多样性;其次在樽海鞘领导者位置更新公式中引入黄金正弦算法,对樽海鞘领导者位置进行二次更新,在每次迭代中缩小其搜索范围,加快算法收敛速度;此外,在樽海鞘追随者位置更新中引入重启机制,以种群适应度值方差为判定,当方差小于某一阈值时对追随者前一位置樽海鞘求反向解并代入原始追随者更新公式,实现重启,防止算法陷入局部最优。在8个基准测试函数上进行寻优实验,并与5个已有二进制群优化算法对比,结果表明GRBSSA具有较好的开发与探索能力,收敛速度快,寻优精度高。(2)提出基于GRBSSA的高光谱图像波段选择方法。首先,考虑到高光谱图像的全局特征与局部特征间存在差异,对高光谱图像光谱维进行子空间划分,使得同一子空间中波段间相关度大,不同子空间的波段间相关度小。然后,建立波段选择的目标函数,以平均信息熵衡量波段子集的信息量,以所选波段间的平均相关系数衡量波段子集的整体冗余度,另外对选出的波段数加以限制,通过设定参数限定选择波段数占总体波段数的比例。利用GRBSSA对目标函数进行寻优,在每个子空间中进行波段选择,得到最终波段子集。最后采用支持向量机对选择的波段进行像素级分类,使用3个通用高光谱数据集对本文提出的方法进行测试,并与其它7种波段选择方法对比分析。实验结果表明,本文提出的波段选择方法具有更高的分类精度,证明了本文方法实现高光谱图像降维的有效性。

关键词：高光谱遥感图像樽海鞘算法波段选择降维子空间划分

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基于樽海鞘算法的糖尿病视网膜图像分析算法研究

基于樽海鞘算法的糖尿病视网膜图像分析算法研究

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作者：王晓飞哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近年来糖尿病病发率逐年增高,糖尿病并发症的研究日益深入,糖尿病晚期多发糖尿病视网膜病变。病变初期症状不易自查,易错过最佳治疗阶段,而人工诊断糖尿病视网膜病变受到图像质量、病变大小以及数目的影响。眼底病变多发于血管附近、图... 详细信息

近年来糖尿病病发率逐年增高,糖尿病并发症的研究日益深入,糖尿病晚期多发糖尿病视网膜病变。病变初期症状不易自查,易错过最佳治疗阶段,而人工诊断糖尿病视网膜病变受到图像质量、病变大小以及数目的影响。眼底病变多发于血管附近、图像信息复杂、末端血管识别困难,因此本文分别从糖尿病视网膜RGB图像与眼底荧光造影图像两方面对血管分割和微动脉瘤检测展开研究,研究内容如下。针对RGB血管图像分割问题,提出一种基于改进的粒子群-樽海鞘算法的双支路血管分割方法。首先基于匹配滤波与高低帽变换增强末端血管;其次利用粒子群算法改进樽海鞘算法,结合最大类间方差准则多维分割血管图像,综合分析算法性能;最后再与Frangi滤波,形态学重建后的主干血管相结合,结果表明该分割方法准确性与特异性增优显著。针对RGB图像的微动脉瘤识别,设计一种融合注意力机制的网络。针对医学图像正案例占比低的特征,在Res Net-34的基础上结合注意力机制,设计融合注意力机制的RA-Unet网络,并采用扩建后的ROC数据集训练网络模型;调整损失函数更新权重,以中和医学影像中正案例占比过低造成的影响;最后与其他经典模型作对比分析实验,结果表明所设计的网络模型能够正确识别RGB图像中的微动脉瘤。针对眼底荧光造影图像微动脉瘤识别问题,提出一种基于聚类的微动脉瘤检测方法。眼底荧光造影图像中的微动脉瘤表现为高亮的小点,在图像预处理中微动脉瘤易被视为噪声消除,为此本文提出一种连通域与多值樽海鞘算法相结合的方法提取包含微动脉瘤的二值图像,经形态学操作得到候选微动脉瘤集;再利用改进的樽海鞘-K-means算法多特征聚类候选微动脉瘤集,对候选微动脉瘤集做18-角度Radon变换并求其中心带标准差;最后经聚类分割标准差值以定位微动脉瘤,结果表明该微动脉瘤检测方法精度较高。

关键词：樽海鞘算法糖尿病视网膜深度学习微动脉瘤检测

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