仿生智能优化一直是智能计算领域的一个热门研究领域,在生命科学、系统科学、控制科学、计算机科学、管理科学和社会科学等学科均已得到了广泛应用. 鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)算法是近年来才出现的一种群体智能优化算法,它是受自然界中鸽群自主归巢行为的启发而提出的. 因此,对自然界中的鸽群机制和鸽群优化算法基本原理进行了阐述,介绍了鸽群优化模型,并对其在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队、控制参数优化、图像处理等领域的典型应用进行了评述,最后展望了未来的发展方向.

为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型. 首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果. 仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.

为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法. 首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解. 然后,利用文化算法的双层进化机制获得最优解,其中,上层机制用来模拟信念空间中群体经验的进化,下层机制用来刻画种群空间中个体的进化. 最后,借助2个空间的相互作用和影响完成解的优化. 在3个数据集上的实验结果表明:与其他算法相比,CA-FMD方法在多项评价指标上都具有明显的优势.

为了更好地初始化卷积神经网络,提出了一种初始化卷积核的有效方法,称为主成分洗牌方法. 该方法首先对第1个卷积层的每个输入特征图的所有感受野进行采样,再对采样得到的图像块按输入特征图分别进行主成分分析,利用主成分分析得到的投影矩阵初始化该层卷积核,最后按上述过程依次对各层卷积核进行初始化. 使用该方法在MNIST与CIFAR-10数据集上进行卷积层初始化实验. 实验结果表明:与目前常用的随机初始化算法、Xavier初始化算法相比,该方法在提高网络的训练速度和测试集正确率方面均具有优越性.

为改善动态卷积神经网络在文本情感分类方法中的泛化能力,提出了一种动态卷积超限学习算法. 对动态卷积神经网络的输出层加以改进,使用浅层随机神经网络替代全连接层,利用参数随机生成的扰动性能,降低分类端对训练样本的依赖,避免过拟合,提升分类性能. 在公共数据集上的实验证明:相对改进前的动态卷积学习算法以及超限学习机,所提出的方法在准确率、F₁测度等多个标准指标上均体现了更优的分类性能.

为改变内蒙古地区蒙汉机器翻译发展相对落后的现状,采用基于统计的机器翻译方法将短语作为翻译的最基本单元,并基于最大熵模型提出了一种分词方法和词对齐方法,通过调序结果来输出译文. 实验结果表明:改进后的翻译系统BLEU值在一定程度上有所提高,所提方法可为蒙汉应用研究提供参考.

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法. 不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间. 为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像. 在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.

为了帮助髋关节受损的患者完成行走运动,提出了一种适用于髋关节助力的2-UPS/RR并联机构. 该机构不仅可以满足髋关节助力所需要的前屈/后伸、内收/外展、内旋/外旋运动,还可以保证机构的旋转中心与不同患者的髋关节旋转中心重合. 计算了自由度,并应用解析法给出了机构的位置反解,建立了速度雅克比矩阵,通过对驱动参数的限定,求解了机构的工作空间. 最后,基于雅克比矩阵,对比分析了分别驱动移动副和虎克副2根旋转轴时机构的运动学性能. 结果表明:在规定的工作空间内驱动移动副时,机构具有良好的可操作性、运动灵活性和刚度特性. 相比当前的髋关节助力机构,其结构简单,有效避免了支链间不必要的干涉,减小了整个机构的占用体积. 设计的该机构适合髋关节助力训练.

为了准确地辨识出三轴立式数控机床的各项几何误差,通过多体系统理论建立了三轴立式数控机床圆运动轨迹数学模型,分析了数控机床圆检验中典型误差对机床圆运动轨迹的影响机理. 考虑多种几何误差对机床圆检验运动轨迹的影响,提出了一种基于最小二乘法和多项式误差模型的几何误差辨识方法,该误差辨识方法可以辨识出三轴立式数控机床的21项几何误差. 数值仿真结果表明:该误差辨识方法具有准确性和可行性.

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法. 首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性. 然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图. 设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向. 对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.

针对基于极化敏感阵列的传统投影滤波中阵列结构设备量大、对极化参数要求高以及无法确定滤波损失量等问题,以交替极化敏感阵列为信号接收模型,在设备量减半的情况下也可有效滤波,解决了极化敏感阵列结构性价比较低的问题. 同时对传统投影滤波算法做了改进,新的斜投影滤波在期望信号极化参数未知的情况下推导出斜投影滤波算子,再利用该算子提取干扰信号,然后利用对消原理获取纯净的期望信号,有效地解决了传统斜投影滤波对极化参数要求较高的问题;而新的正交投影滤波通过构造正交投影滤波算子,可以确定滤波损失量的变化情况. 分析结果表明:改进的斜投影滤波,可以有效地滤除干扰信号,极大地拓展斜投影滤波的限制条件;改进的正交投影滤波可以获得滤波损失量,具有重大的理论意义.

鉴于基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法具有操作简便、检测精度高的优势,对此类方法所涉及的各个环节进行了综述. 首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最后,对内容进行了小结并对太阳能电池片表面缺陷检测方法的后续研究进行了展望. 可以看出:基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法已经取得了较大的发展,但在特征提取算法设计方面仍有改进空间,如基于深度神经网络的特征提取算法.

为了克服传统设计方法在一维时域中忽视控制和学习这2种行为的差异所带来的保守性,提出了一种应用离散的观测器重复控制(RC)的设计方案,基于二维(2D)系统的理论,研究某些带有不确定性的线性系统. 首先,建立了一种二维离散模型,既考虑用来描述在一个重复周期之内的控制行为,也考虑用来描述在周期之间发生的学习过程. 然后,通过重建状态变量,将重复控制器的设计转化为反馈增益的设计问题. 最后,通过线性矩阵不等式(LMI)获得其稳定性的条件,以及重复系统的增益系数. 对比分析表明:该方案算法的适用性强,对鲁棒性与跟踪速度的改善显著. 经过数据仿真,检测结果显示出仅需几个学习周期就可达到很高的控制精度,说明二维系统理论在重复控制设计与分析中具有广泛的应用前景.

为了解决微博检索面临的“用户查询”和“相关文档”都是极端短文本的情况,及由此造成的检索性能欠佳的难题,研究并实现了一种微博检索结果的二次重排算法,基于微博内容相似关系构建关系图模型,利用PageRank算法对微博检索结果进行二次排序. 比较了基于余弦相似度、戴斯系数、单向戴斯系数等文本内容相似度计算方法. 实验结果表明:二次排序算法能够有效提升微博检索性能,同时图模型迭代性能与相关主题比例存在依存关系. 有鉴于此,讨论通过决策树重排算法去除非相关主题对微博排序的影响.

为了解决传统的操作系统引导机制存在关键验证信息被绕过的风险和引导数据被篡改的安全隐患,基于可信计算理论,结合带光盘文件系统的智能卡技术,提出了基于通用智能卡的可信引导方案. 在不改变智能卡和终端设备的硬件和固件结构的基础上,通过改造智能卡的存储数据和磁盘的引导数据,实现用户身份信息、智能卡和终端设备绑定的安全目标,将可信计算机制从开机加电扩展至应用层,确保操作系统的初始状态可信. 通过安全性分析和性能分析,证明终端设备引导的安全性,并且在实际应用中得到了验证.

为了解决盐渍土盐胀和溶陷等不良工程问题,进行了20、40、60℃改性水玻璃碱激发粉煤灰固化盐渍土试验研究. 通过冻融循环试验、无侧限抗压强度试验、X射线衍射光谱以及微观结构测试,研究了温度改性水玻璃固化盐渍土的强度和冻融循环耐久性. 结果表明:改性水玻璃固化盐渍土的强度随温度的升高反而降低;不同温度改性的水玻璃固化盐渍土的抗压强度随冻融循环次数的增加而降低并在冻融10次以后下降幅度减小;不同温度改性水玻璃固化盐渍土没有新的晶体衍射峰出现,随着改性温度的升高,芒硝和白云石的衍射强度增大,表观小孔隙率变大,强度降低,冻融循环后,微观结构遭到破坏.

为研究层化环境对内部火灾烟气扩散的影响,以线羽流为研究对象,在正常环境下线羽流流动特性研究的基础上,通过理论分析对恒温度梯度环境中线羽流的流动特性进行了分析研究,得到线羽流的扩散半径、轴心速度、轴心密度差随高度的变化规律,线羽流所能达到的最大高度,烟气浮力发生变化的临界高度等.

为了改善振动台控制精度问题,获取准确的结构响应,首先就振动台特性对结构响应的影响进行了分析,而后基于振动台输入输出响应,提出了实测结构响应修正方法. 试验结果证明:修正方法较好地补偿了振动台误差的影响,修正后的试件响应能代表试件在期望地震动作用下的试件真实响应,因此,该修正方法能提高结构响应精度.

为了解决沥青混合料高温性能不足的问题,研究了矿质混合料性能对沥青混合料动态模量的影响. 以AC-20C型沥青混合料为背景,根据贝雷法3个参数进行了矿质混合料配合比正交试验设计,得到9种不同的矿质混合料级配,并以加州承载比(California bearing ratio,CBR)和振实间隙率为指标,对矿质混合料性能进行了评价,从中选出矿质混合料性能差异明显的3种级配,进行了沥青混合料的配合比设计. 进而在不同温度和加载频率条件下,开展了3种级配沥青混合料的动态模量试验. 依据试验结果,分析了矿质混合料性能对沥青混合料动态模量的影响. 研究表明:高温条件下矿质混合料性能对沥青混合料的动态模量有较大影响,低温时矿质混合料性能对动态模量的影响不明显. 通过优化矿质混合料性能,可以显著改善沥青混合料的高温性能. 具有较高CBR值和较低振实间隙率的矿质混合料,对应的沥青混合料具有较好的高温性能.

为延迟路表积雪结冰、消除路面冻结,基于等体积置换法,设计了抗冻型微表处沥青混合料. 采用肯塔堡飞散试验、负荷轮黏砂试验、湿轮磨耗试验、表面构造深度测试和电导率试验等方法,研究了集料置换和填料置换2种类型微表处沥青混合料的路用性能与抗冻能力. 研究结果表明:盐化物的加入导致微表处沥青混合料湿轮磨耗值升高,轮辙变形率增加,表面构造深度降低. 填料置换型的抗冻微表处沥青混合料综合路用性能优于集料置换型微表处沥青混合料. 在实际使用过程中,混合料类型、盐化物质量分数、环境温度、使用时间等因素均会对抗冻型微表处沥青混合料的抗冻性能造成影响.

典型的非牛顿流体流变模型有7种,为给出相对最优模型,结合污泥对流变模型进行显著性水平分析. 采用旋转黏度计在20℃时对含水率为93.99%~98.72%的污泥进行流变实验,分析其流变特性,并对这7种流变模型进行拟合和白噪声检验,验证其有效性. 结果表明:在低剪切速率0~150s^-1时,含水率对污泥黏度的影响更大. 其中含水率为96.31%~98.72%的污泥表观黏度在0.5Pa·s以下,适合于远距离运输,而含水率93.99%~95.52%的污泥表观黏度偏大,不适合于远距离运输. 含水率为93.99%~95.52%时,两参数模型中,Power-law模型的显著性水平较高,优于其他两参数流变模型;含水率为93.99%~98.72%时,三参数模型中,流变模型Sisko优于H-B模型,四参数模型中,流变模型Carreau优于Cross模型.

为了研究在太阳照射下不同时刻吸附床内部温度的变化情况以及不同冷却条件对吸附床温度场的影响,在充分了解太阳辐射强度变化规律的基础上,建立了真空管吸附床的二维导热模型,并采用FLUENT软件对恒壁温冷却和空气自然对流冷却2种边界条件下吸附床内部的温度变化进行数值模拟研究,观察其吸附床内部温度场分布. 模拟结果表明:太阳照射下吸附床内部的温度分布明显是不均匀的;恒壁温冷却和空气自然对流冷却2种边界条件下吸附床内部达到的最大温度差值接近100℃. 因此,可以得出恒壁温的冷却效果远比空气自然对流冷却的效果好;吸附床内温度的不均匀分布将不利于整个吸附床的吸附性能.