自适应并行遗传算法求解非对称性旅行商问题

遗传算法是一种模拟生物进化的搜索最优解算法.根据交叉概率与变异概率在不同时期的不同要求,提出一个随进化代数和群体的适应度进行自适应调整的策略.同时,采用粗粒度并行策略,使算法具有更好的收敛性、稳定性、更快的速度和更好的优化质量.最后通过一些精典的非对称性旅行商问题对该算法进行了检验,结果表明自适应并行遗传算法可以有效提高遗传算法的求解性能.     

基于自适应的供应链风险评价研究

目前,企业若想在竞争中占据优势地位,很重要的一点就是要做好供应链管理,在供应链的成员企业不断增加的情况下,供应链的结构也渐渐改变了原来简单的状态,变得更加复杂,最终造成了供应链中的风险.文章介绍了供应链风险识别相关内容,阐述了传统的基于模糊综合评价的供应链风险评估模型,分析了传统的模糊综合评判法所不具有的时变性,对环境因素弱的应变能力.然后,采用自适应信号处理的先进思想,根据最小均方误差准则,提出了一种全新的模糊评价算法,该算法的因素集的权重伴随着时间的累积而越来越靠近最佳值,从而使评估模型具有更高的准确性和实用性.     

基于二分图的自适应推荐算法

本文提出了一种基于赋权二分图的网络结构推荐算法，将归一化后的用户对物品的评分赋值给用户-物品的连边，构建一个用户-物品赋权二分图。提出了一个物品的度调整因子，减少度大的流行物品对其他物品的分类影响。同时，考虑到要减少大量使用流行物品的用户的推荐权重，提高使用非流行物品的用户的推荐权重，提出了用户度调整因子，提高大度用户的推荐能力，因为他们较多选择了非流行物品。测试表明，通过引入用户和物品的自适应度调整因子，提高了推荐算法的精确性。     

递归神经网络自适应均衡抗突发干扰研究

短波信道的突发干扰对判决反馈递归神经网络自适应均衡器有破坏作用并能导致均衡器失效,从而影响整个通信系统的连续性。本文对突发干扰时判决反馈递归神经网络自适应均衡器特性进行了分析,提出了2种改进算法。仿真结果证明了这2种改进算法的有效性。     

论同步电机智能控制

随着永磁交流伺服系统的用途越来越广泛,针对传统的PID控制方法易受电机参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,系统将人工免疫反馈机理和模糊控制与传统PID相结合,对智能PID控制策略进行了充分的研究。仿真表明,模糊自适应PID控制超调量小,可以取得良好的调速性能。     

循环神经网络自适应有源噪声对消研究

介绍了一种新颖的非线性逢适应滤波器－－循环神经网络自适应滤波器。由于这种循环神经等效于非线性ＩＩＲ滤波器，具有学习非线性函数到任意的精度及自适应能力，这种滤波器优于线性滤波器，能够适应各种噪声环境。本文将该滤波器用于有源噪声对消，仿真结果表明了这种循环神经网络自适应有源噪声对消系统具有良好的抗噪声性能。     

企业家精神对经济增长的非对称影响——基于门限回归模型分析

本文分析发现企业家精神对于经济增长的影响是非对称的。通过建立双变量门限回归模型,以企业进入率为门限变量,实证结果证明:企业家精神对经济增长有正向促进作用,且当企业家精神大于0.15时,其对经济增长的促进作用更为明显。本文研究结论对于新常态下我国如何通过人力资本与创新驱动结合促进经济增长方式改革具有一定的借鉴意义。     

快慢速自适应融合的安全中继选择

针对无线通信中的物理层信息安全问题，在无线安全协作网络中提出了一种基于快慢速链路自适应融合的安全中继选择方法。该方法根据移动速度选择链路自适应类型，根据干扰节点对安全容量的“正”或“负”效应使用或不使用干扰节点，基于安全容量最大化准则进行中继选择。在此基础上，对所提安全中继选择方法进行了性能分析，推导了中断概率表达式。中断概率的仿真曲线和理论曲线很吻合，验证了理论分析的正确性。同时，仿真结果显示，相对于采用单一快速链路自适应，基于所提中继选择方法的安全协作通信系统具有更低的误码率和更大的安全容量，在“正效应”条件下干扰节点有助于提升系统安全容量。     

基于适应度函数及交叉操作改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率,给出了一种改进的遗传算法。该算法改进了适应度函数和交叉操作,扩大了搜索范围。通过三个经典函数的测试表明,改进算法与基本遗传算法相比较,在函数最优值、平均收敛代数、收敛概率等方面都取得了令人满意的效果。