国家自然科学基金(20876044)
- 作品数：10 被引量：30H指数：3
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- 相关机构：华东理工大学宁波大学上海交通大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信化学工程更多>>
- WSNs基于非均匀分区成簇的多跳路由协议被引量：1
- 2012年
- 针对无线传感器网络中节点能量有限和能量空洞问题,提出了一种基于优化簇半径的非均匀分区成簇多跳路由算法(UZCMR)。在分簇时充分考虑节点的能量和地理位置,通过"逐层分区"的方法将整个网络以Sink为中心划分成若干个区域。每个区域中的节点通过最优簇半径进行分簇,同时使用参数使靠近Sink节点的簇的规模小于远离Sink节点的簇,并采用了最小通信代价的多跳路由。试验表明,与低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议相比,UZCMR形成的簇首分布均匀,有效均衡了节点能量消耗,缓解了能量空洞问题,显著延长了网络生命周期,也扩大了协议的适用规模。
- 陈笑祁荣宾钱锋Huaglory Tianfield
- 关键词：SINK节点多跳路由协议
- 人工免疫网络多Agent的分馏装置建模被引量：5
- 2010年
- 分馏过程是石油化工流程模拟中的重要模块之一。在分馏装置的模拟计算中,塔板Murphree效率直接影响模型质量,且随装置的原料、工况不同而有所改变,因此探索Murphree效率的准确确定方案是分馏建模的关键。本文提出用人工免疫网络多Agent(Maopt-aiNet)确定最佳的Murphree效率。不同于其他智能算法,Maopt-aiNet结合人工免疫网络的核心思想与多Agent技术,搜索算子包括:邻域克隆选择、邻域竞争、自信度激励、自信度邻域学习和邻域协作算子,算法有机结合全局与局部搜索能力,实验表明其对高维系统搜索能力较强。在分馏装置建模应用中,用Maopt-aiNet确定的Murphree效率,能够使分馏塔的塔板温度分布及塔顶、塔釜主要产品的产出与实际吻合得较好,表明用Maopt-aiNet建立的分馏塔模型能较好地描述实际分馏塔的生产过程,可以用来指导分馏装置的操作优化。
- 史旭华钱锋
- 关键词：板效率免疫网络多AGENT
- 基于定向突变的自适应并行免疫算法被引量：1
- 2010年
- 针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。
- 翟仲曦钱锋杜文莉
- 关键词：免疫算法克隆选择定向突变并行搜索
- 动态环境的人工免疫网络多Agent优化策略被引量：3
- 2011年
- 基于生物免疫网络的核心思想及多Agent技术,提出了动态环境下的人工免疫网络多Agent优化策略(Dmaopt-aiNet)该策略以搜索动态环境中的全局最优解为目标,引入了邻域克隆选择、邻域竞争和协作操作,并同时对Agent自信度状态作自动调整,在优化策略中采用了双重Agent网络结构、双重变异及动态环境检测策略.理论分析了Dmaopt-aiNet算法具有全局收敛性,实验结果表明该算法对高维动态优化问题具有较突出的优越性,能准确定位动态环境下的最优解,具有较好的搜索效果和效率.
- 史旭华钱锋
- 关键词：免疫网络多AGENT动态环境
- 基于样本密度信息与竞争网络的聚类中心点获取算法
- 2009年
- 在聚类分析中初值的选取对聚类结果起着关键性的作用。本文在Chiu算法思想的基础上,提出了一种根据样本密度信息获取中心点的算法。该算法不需要任何参数的设定就可实现中心点的获取;之后再通过竞争网络对获取到的中心点进行训练,使中心点更加靠近每一类的中心。仿真实验表明:该算法是有效的且具有很高的可靠性,保证了网络训练前的中心点分布在不同的类簇中,提高了网络的训练效率。
- 王磊杜文莉祁荣宾钱锋
- 关键词：聚类分析密度函数竞争网络
- 基于量子差分进化算法的神经网络优化方法被引量：10
- 2012年
- 一般的神经网络的结构是固定的,在实际应用中容易造成冗余连接和高计算成本。该文采用了协同量子差分进化算法(cooperative quantum differential evolution algo-rithm,CQGADE)以同时优化神经网络的结构和参数,即采用量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)来优化神经网络的结构和隐层节点数,采用差分算法来优化神经网络的权值。训练后的神经网络的连接开关能有效删除冗余连接,算法的量子概率幅编码和协同机制可以提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。仿真实验结果表明:用训练后的神经网络预测太阳黑子和蒸汽透平流量具有更好的预测精度和鲁棒性。
- 杜文莉周仁赵亮钱锋
- 关键词：神经网络差分进化算法
- 基于时序过程片段分析的符号有向图实时故障诊断方法被引量：1
- 2010年
- 本文在传统符号有向图(SDG)方法的基础上,在SDG模型的节点都引入趋势基元思想,按时序过程顺序对化工生产过程数据进行实时趋势分析。将趋势明显、符合SDG方法处理的故障点进行寻源报警处理;将由生产调整、误差等引起的尖峰现象从故障检测中剔除;同时将实时数据运用绝对值差分累积和计算,对缓变故障和波动大、不稳定的变量有预防和警示作用。该系统方法使故障检测在运用SDG模型的因果关系的同时,更加有效地利用历史数据趋势。经过某石化厂PTA装置溶剂脱水塔实例分析,该方法使SDG的溯源范围更加有效,可避免干扰造成的系统扰动引起的误报,减少其多义性。
- 张静哲杜文莉钱锋
- 关键词：故障诊断
- 动态克隆调节策略在分馏系统资源优化中的应用被引量：3
- 2009年
- 基于生物免疫的克隆选择和独特型免疫网络机理,提出了动态克隆调节策略(DCAS)。该策略以搜索全局最优解为目标,引入了抗体的促进与抑制的动态调节思想,能自动调整搜索空间及克隆规模,并采用自适应多尺度变异方法,因此能更好地保持种群的多样性,协调全局与局部寻优搜索,提高了全局收敛的速度,有效避免了早熟现象。本文用典型的多峰测试函数检验了算法的有效性,并将结果应用于分馏系统的进料资源优化中,取得了良好的效果。
- 史旭华祁荣宾钱锋
- 关键词：克隆选择算法资源优化
- 基于自适应模糊聚类多模型过程监控及应用被引量：3
- 2011年
- 对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用。本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法,该方法可以减少监控方法对过程知识的依赖性,并且能够适应实际工业过程的非高斯性和非线性特征。首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况的建模数据分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,再用支持向量数据描述(SVDD)建立多模型过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控。将上述方法应用在乙烯裂解炉上,并与基于高斯混合模型的多PCA方法(GMM-MPCA)进行了比较。仿真实验中,监控对裂解炉运行影响最大的33个变量,根据聚类有效性指标,将数据划分为5类时可以得到最佳的聚类效果。通过实验,将33维建模数据降到20维时误报率最小。仿真结果表明该方法在对非线性和非高斯性过程的监控上,能达到很好的效果,误报率和检测率均优于GMM-MPCA方法。
- 王晓阳王昕徐佩亮王振雷钱锋
- 关键词：自适应模糊聚类
- 基于能量均衡的WSN多跳非均匀分簇路由算法被引量：4
- 2011年
- 在无线传感器网络路由协议中采用多跳通信的方式能够减少通讯距离、增强网络通讯的稳定性并提高网络能量利用效率,但是,由于靠近汇聚节点的簇头需要转发大量数据,容易导致能量快速衰竭而失效,造成"能量空洞"现象。提出了一种新型的基于能量均衡的多跳非均匀分簇路由算法(MUCRA),采用逐层成簇的策略,簇头以一定的半径广播分层信号,划分下一层网络区域非均匀层次,普通的传感器节点和簇头根据分层信息选择合适的网络路径。仿真实验结果表明:与经典的LEACH协议及EEUC协议相比,该算法能有效平衡网络负载,缓解"能量空洞"问题。
- 薛晓亮祁荣宾钱锋
- 关键词：无线传感器网络多跳非均匀分簇能量均衡
