作者：莫樂群 刊期：2019年第06期

在元胞自動(dòng)機(jī)模型中,元胞狀態(tài)更新策略由元胞自身位置和鄰居元胞狀態(tài)共同決定,這與粒子群鳥類尋優(yōu)思想一致。將元胞狀態(tài)更新轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗詢?yōu)化問題,通過粒子群算法求解元胞遷移概率最優(yōu)化形成適應(yīng)值函數(shù),形成元胞最優(yōu)演化規(guī)則,從而提高疏散效率,減少人員傷亡的目的。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該疏散算法高效可靠,能很好地應(yīng)用在密集公共場人群疏散當(dāng)中。

作者：肖寧 刊期：2019年第06期

針對不易求解的不確定規(guī)劃領(lǐng)域中的模糊期望值模型問題,提出了一種求解該模型的混合智能算法,該算法選用模糊模擬來向模糊期望值函數(shù)逼近,隨機(jī)微粒群算法在進(jìn)行適應(yīng)值計(jì)算時(shí)選擇的是模糊模擬,并給出了具體步驟。其克服了傳統(tǒng)的基于遺傳算法的混合算法的費(fèi)時(shí)、計(jì)算復(fù)雜、易陷入局部最優(yōu)等不足,最后通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的可行性和有效性,具有...

作者：李龍; 劉澎; 張可佳; 黃珊; 李倩 刊期：2019年第06期

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的重要方面之一。其中,Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要組成部分,針對Apriori算法在計(jì)算二項(xiàng)頻繁集時(shí)易產(chǎn)生大量無效候選集的問題,以及對候選集進(jìn)行冗余掃描的問題,在傳統(tǒng)Apriori算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的Apriori算法,即Apriori-L算法。改進(jìn)的Apriori算法不僅能提高計(jì)算二項(xiàng)頻繁集過程的時(shí)間效率,而且能加快整個(gè)算法...

作者：沈笑云; 楊麗萍; 焦衛(wèi)東 刊期：2019年第06期

利用載波觀測量相對定位可以獲得較高精度定位結(jié)果,但關(guān)鍵是如何快速、正確地固定整周模糊度。論文首先分析寬窄巷組合算法,得到雙頻模糊度解算結(jié)果,然后在此方法基礎(chǔ)上,提出了一種基于單歷元的三頻模糊度解算方法,通過擴(kuò)充第三個(gè)載波觀測值,得到三個(gè)頻率整周模糊度。實(shí)驗(yàn)利用寬窄巷組合法解算整周模糊度作為參考值,驗(yàn)證三頻模糊度分解法解算整...

作者：吳耀東 刊期：2019年第06期

為了提高糧食產(chǎn)量的預(yù)測精度和時(shí)效性,論文提出一種基于增長極限學(xué)習(xí)機(jī)(GELM)的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法。該方法以極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)為理論框架,針對ELM中隱節(jié)點(diǎn)數(shù)目L優(yōu)化問題,在L遞增情況下,推導(dǎo)輸出權(quán)重廣義逆矩陣的遞推更新公式,避免了ELM在不同L下重復(fù)計(jì)算輸出權(quán)重廣義逆矩陣的問題,降低ELM的計(jì)算量,繼而提出GELM算法。最后給出糧食產(chǎn)量GELM預(yù)測方法...