probability neural network based on particle swarm optimization algorithm

标签分布学习是近几年发展起来的解决多标签分类问题的方法。该方法基于这样的假设：属于不同标签的实例可能会存在部分的共同特征，因此在学习过程中，每个实例都可以对不同的标签做出贡献，这极大地降低了学习的难度。条件概率神经网络作为解决这个模型的算法，在进行分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。 本文对条件概率神经网络的优化进行了研究，在考虑标签分布的性质和条件概率神经网络的结构特点之后，从三个方面改进了条件概率神经网络，并将改进的条件概率神经网络应用于年龄估计问题，本文的工作主要有以下几个方面： (1)修改了标签分布学习中的损失函数，并重新推导了条件...Label Distribution Learning(LDL) is developed in the past few years to resolve the issue of multi-label classification. This method is based on the following assumption: those instances which belong to different labels may have some same features, therefor in the learning process, these features can share contributions to those instance which not belong to the same label. Conditional Probability N...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_智能科学与技术学号：3152013115328

Study on Structure Optimization of Pt-Pd Alloy Nanoparticles with CUDA-based Parallel Particle Swarm Optimization Algorithm

Pt-Pd合金纳米粒子在催化性能和光学性能上有着其他合金纳米粒子不可比拟的优势，因此对其进行全面的研究具有重要意义。目前，有很多智能算法应用于求解合金纳米粒子结构，例如粒子群算法和差分进化算法。在原子规模较小时，这些智能算法均能取得较为满意的结果，但随着原子规模的增加，计算量的大幅度提高，算法计算时间过长是亟待解决的问题。本文针对该问题提出了一种基于CUDA的并行粒子群算法。 本文主要研究内容包括： 本文采用QSC多体势描述Pt-Pd合金纳米粒子中原子间相互作用，以该势能函数的能量最小值作为求解指标，参考了改进粒子群算法在该问题上的求解应用，并提出了一种基于种群的粗粒度和基于原子的细粒度混...The structure research of Pt-Pd based nanoparticles has been a hot issue in material fields because of it’s extraordinary catalytic and optical potential. There are lots of intelligent algorithm involved in studying the stable structure of Pt-Pd based nano-particles, such as particle swarm optimization(PSO), differential evolutionary algorithm. Most of them perform well in optimization with small ...学位：工学硕士院系专业：航空航天学院_系统工程学号：2322014115333

Design and Implementation of the Passenger Vehicle Stowage Logistics Management System

随着国家改革开放进程在不断深入，中国汽车工业得到高速发展，作为汽车产业供应链中的重要部分——整车物流越发受到人们的关注。近几年，随着市场需求的增大整车物流的业务量也在激增，而实际调度配载运输过程中，却普遍存在物流成本高、物流资源配置效率低下等弊病，造成了车辆资源、公路资源及石油资源的浪费，也增加了大量的空气污染。建立具有启发性的多车型配载模型的研究具有实际意义，且具有广阔的研究前景，开发相应的整车物流配载管理系统则是顺应信息时代的发展潮流，对提高物流效率、降低物流成本、提升物流服务品质、保障物流安全、增强物流企业的竞争力，都具有特殊的支撑和保障作用。 本论文主要针对当前整车物流配载过程中配载...With the deepening of reform and opening process, China's auto industry obtains the rapid development. As an important part in the supply chain of automobile industry, the vehicle logistics get more and more attention. Recent years, the vehicle logistics business is surging with the increase of market demand. However, during the actual scheduling stowage transportation,there are high logistics cos...学位：工程硕士院系专业：软件学院_工程硕士(软件工程)学号：X201323159

Research on Reservoir Prediction Automatic Optimization Model Based on Seismic Data

地震数据中蕴含着丰富的有关地下的地质构造、底层岩性和流体物性等信息，是储层预测的数据基础。但随着我国油气勘探开发的水平越来越高和勘探领域的不断延伸，地震属性数量和种类膨胀式增长，储层预测难度增大。数据挖掘是一种有效进行储层预测手段。本文基于数据挖掘中的特征降维方法和聚类分析构造了储层预测模型。 基于数据挖掘的储层预测模型在实际使用中经常需要人工设置参数。如果使用者不了解数据挖掘技术，设置参数是一个困难的事。储层预测模型参数选择的好坏对其预测结果有很大影响。储层预测模型一般会有多个参数，有的参数变化范围比较大，模型参数取值组合很多，人工寻找模型最佳参数很耗费时间。本文提出一个储层预测模型参数自...The seismic data contains abundant information of stratigraphic lithology, fluid physical properties and geological structure. The information about reservoir property and lithology which is effectively extracted from seismic data has very strong practicability. However, with the development of oil-gas exploration development in our country and the constant extension of exploration fields. The nu...学位：工学硕士院系专业：软件学院_计算机科学与技术学号：2432014115239

Research on Energy Efficiency Optimization Algorithm for Copper Flash Smelting Process Based on Data-driven

铜闪速熔炼工序具有多变量、非线性、大时滞、强耦合、生产波动大的特点，传统的基于机理模型的优化控制系统很难适应多变的运行条件，预测结果偏差较大，影响最终的控制效果。随着计算机技术的发展，复杂工业过程中积累了大量生产数据，为我们从人工智能的角度进行建模与优化控制提供了数据基础。 本论文以某大型闪速炼铜企业的闪速熔炼生产过程为研究对象。为了实现铜闪速熔炼工序中的节能减耗，本文提出了一种满足三大工艺指标（冰铜品位，冰铜温度，渣中铁硅比）约束的能效优化模型：首先，我们用最小二乘支持向量机对历史数据进行训练得到三大指标预测模型；然后，我们给出优化数学模型并以三大工艺指标为约束，用改进的粒子群优化算法对能...The characteristics of the copper flash smelting process include: multiple variable, nonlinearity, strong coupling, long delay and large fluctuations. With the development of computer technology and industrial automation, the complex industrial process has produced a large number of production data, which contains rich information for the mining of their patterns. In order to improve energy effi...学位：工学硕士院系专业：软件学院_软件工程学号：2432013115244

基于粒子群算法的多通道光纤布拉格光栅滤波器优化设计

在多通道光纤布拉格光栅(FBG)滤波器的设计中,通道数目的增加会导致最大折射率调制深度的成倍增长,从而造成物理上的不可实现。为此,提出一种基于粒子群算法(PSO)与直接设计方法相结合的多通道FBG滤波器设计方法。该方法以最小化最大折射率调制深度为优化目标,在目标反射谱中引入一组群时延参数,为每个通道分配合适的群时延参数,建立群时延参数的优化模型。通过粒子群算法计算得到各通道群时延参数的优化分配值,提升折射率调制深度的均匀化分布程度,促使最大折射率调制深度降低到物理可实现的范围内。仿真实验结果表明设计的40通道数、106通道数的两种FBG滤波器的反射谱均匀性好,最大折射率调制深度均降到0.001以下。国家青年科学基金(11201391);福建省自然科学基金(2013J01103

Research on Dynamic Multi-Swarm Particle Swarm Optimization and Its Parallel Implementation

粒子群算法是最近几年兴起的一种智能优化算法，起源于对鸟类群体觅食行为的模拟，它通过群体间的竞争与合作来指导搜索，近几年来已引起越来越多研究者的关注。它具有分布式，自组织性，公式简单等特点，已被广泛应用到函数优化、交通智能控制、图像分割和路径规划等领域。 经典粒子群算法在单峰函数具有较强的寻优能力，但在高维多峰问题上，由于固有的缺陷使算法陷于早熟，而又缺少跳出机制，故无法达到全局最优。如何避免粒子群陷入“早熟”、保持粒子群的多样性成为了粒子群优化算法的研究重点。 多种群现象是自然界中普遍存在的一种生态形态。不同子种群间的独立进化增加了物种的多样性。已有不少研究人员将其应用到优化算法中来提高性...Particle Swarm Optimization is a novel intelligent optimization algorithm raised by recent years,It is inspired by metaphor of food searching behavior of bird swarm,It conducts the search process by cooperation and competition among the swarms,The new algorithm has drew a lot attention of researchers.It has been pervasively used in function optimization,traffic smart control,image segmentation and...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机技术学号：3152011115319

Optimization of A Enterprise’s Production Logistics Based on Workstation Group

众所周知，企业产成品成本的高低与企业的生产物流管理水平息息相关，已经成为影响企业最终经济效益的瓶颈，并且成为制约企业竞争力的一个重要因素。A企业是国内知名的汽车零部件制造商，对其生产物流体系进行分析、优化，有利于提高企业生产运作效率。 本文针对A企业生产物流目前所存在的问题，以物料的存储和配送路径优化为研究的切入点，以A企业生产物流合理化为目的，提出以工位组为中心的生产物流配送研究思想。首先，对A企业的生产物流现状进行概述，包括介绍A企业产品及其生产销售情况和产品工艺流程、分析A企业的生产物流特点及其配送模式，并对A企业的生产物流模式进行梳理，包括工厂布局（布局包含存储区域、生产区域布局、物...Production logistics has been viewed as the second production, which is attracting more and more people's attentions. The level of production logistics management is directly related to the discretion of the product cost and affects the enterprise economic benefit, which has developed into an important competitive element of the enterprise. As an auto parts manufacturer, optimizing the A enterpris...学位：工程硕士院系专业：管理学院_工程硕士(物流工程)学号：X201415304

An Improved PSO Method Based on Adaptive Cognitive Domain

为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.To improve the convergent performance of particle swarm optimization(PSO),an adaptive cognitive domain particle swarm optimization(ACDPSO)method is proposed.In the updating equations of particles,the current best position,which the particle achieves,is determined by the center of the best calculated position and the cognizant direction of the particle.Linear decreasing inertia weight is used to optimize particles.Three different PSOs,particle swarm with constant weight(CWPSO),linear decreasing inertia weight PSO(LDWPSO)and Ladder PSO(LPSO),are combined with the proposed method to test the performance of the proposed method,and the results indicate that the proposed method is effective.教育部科学技术研究重点项目(No.209057);安徽省自然科学基金项目(No.090412070);高等学校省级优秀青年人才基金项目(No.2009SQRZ088ZD);高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2009B062)资

The Research of Digital Predistortion for Multiband Broadband Wireless Communication System

现代无线通信技术迅猛发展，频谱资源日益短缺。为了提高频谱效率，现代通信系统广泛采用高阶调制方式和多载波传输方式。但是这些非恒定包络调制的信号往往拥有高峰均比，严重影响功放效率。数字预失真技术是目前常用的一种功率放大器线性化技术，可有效补偿功放非线性失真。本文考虑多波段宽带数字预失真的实现，区别于传统的单一波段预失真，同时考虑信号的带内失真和带外失真，对谐波失真和三阶互调失真分别进行建模和补偿。 本文第一种抑制谐波的多波段预失真系统的优点在于可以同时抑制载波频率上的带内失真和谐波频率上的带外失真。这种预失真结构由多个预失真器“并联”组成，分别工作在载波频率的倍频上。其中一个工作在频率上的预失真...Because the number of wireless systems and services has been increased rapidly, we are short of frequency resources now. To utilize the frequency resource efficiently, modern communication system widely uses high-order modulation and multi-carrier transmission. However, these multi-carrier signals are envelope-varying signals with high peak-to-average power ratios (PAPRs), which usually lead to th...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院_电子与通信工程学号：2332010115310