黄阳[1]2016年在《基于经验模态分解的轴承故障诊断系统研究》文中研究指明轴承是使用最广泛的机械零件之一,也是最易损伤的部件,因此对其进行故障诊断具有重要的意义。本文针对采集的滚动轴承振动信号进行处理,开发一个滚动轴承故障诊断平台。首先,需要对信号进行去噪处理。本文针对传统经验模态分解(EMD)算法直接舍弃高频IMF分量导致信号失真以及传统小波阈值直接取高频小波系数中值为噪声方差的算法缺陷,提出基于EMD的小波熵阈值去噪方法。该算法将EMD与小波熵结合,对目标信号EMD分解之后得到的IMF分量进行小波熵阈值去噪,利用小波熵能够有效地区分有效信号和噪声的优点,达到在更精细的尺度上去噪目的目的。其次,需要对去噪后的信号进行特征参数提取。在振动信号中,某些特征参数会随故障类型及故障程度发生变化,根据多尺度熵具有在多个尺度上对数据复杂度进行分析的优势、均偏值可以反应一组数据的总体趋势和信赖度的优点,本文提出基于EMD的多尺度熵均偏值特征提取方法。该方法将信号通过EMD分解为若干个IMF分量后,求解每一个IMF分量对应的多尺度熵均偏值,将它们作为信号的特征参数。再次,需要利用特征参数对振动信号进行故障模式分类。本文针对传统BP神经网络利用随机方式产生初始权值和初始阈值的方法,导致网络易陷入局部极小、网络收敛速度慢和结果不稳定等缺陷,以及思维进化算法以随机的方式产生种群,导致种群散布不均,从而使算法在数值优化部分发生收敛速度低下、易陷入局部最优等问题。提出以混沌函数替换思维进化算法原有的以随机方式产生初始种群的方法,将混沌思维进化算法用于对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。利用EMD多尺度熵均偏值作为特征参数作为网络输入进行分类测试,分类结果表明该方法在滚动轴承故障模式分类方面,具有一定的有效性。最后,本文开发了一个基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断平台,可实现对滚动轴承振动信号进行去噪、特征提取和故障模式分类叁个功能。将该平台对QPZZ-II型试验平台采集的滚动轴承振动信号进行故障诊断,测试结果具有良好的效果。
王晓年[2]2003年在《基于混沌思维的若干优化问题的研究》文中认为本文主要研究混沌和混沌优化问题。 文中首先介绍了常用的优化算法，并分析了它们的优缺点。接着对一种强非线性特有的现象——混沌，进行了讨论和研究。 混沌优化算法就是利用混沌遍历性的特点，通过搜索整个自变量区间从而找到全局最优解。在仿真实例中，发现了混沌优化算法寻优失败的案例。通过分析揭示了混沌优化的本质，首先混沌算子在变量定义域上并非均匀分布，所以能否找到最优解是不确定的；再之混沌优化对初值的变化和变量定义域的变化特别敏感，这些给优化过程带来许多难以确定的问题。 有鉴于此作者把混沌优化和其它常用的算法结合起来形成混合优化算法，充分发挥混沌的遍历性和确定性方法快速性的特点。提出高斯牛顿 Levenberg—Manquardt方法和混沌优化相结合的算法，利用该方法对神经网络和模糊神经网络进行了训练，并用混沌进行了优化；还和模拟退火、遗传算法进行了结 西安理工大学硕士论文合，帮助它们找到更好的解。这种相结合的办法减小了己有算法陷入局部极小的可能性，又加速了混饨优化的速度。 最后作者提出二分差值逼近算法。该算法和混饨一样具有遍历性的特点，且变量均匀分布于定义域，对函数的定义域变化和初值的选定都不敏感，同样也不需要函数连续、可微，对优化对象几乎没有特别要求，从而避兔混池优化算法的缺点。作者通过大量的函数仿真以及将其与牛顿高斯Levenberg一Manquardt方法、模拟退火、遗传算法等常用算法相结合，形成的混合优化算法，对神经网络、模糊神经网络和函数进行了优化，其优化效果明显优于混饨以及混饨混合优化算法。
邹恩[3]2005年在《混沌优化技术及其在模糊控制系统中的应用研究》文中研究说明混沌现象在自然界中普遍存在,它揭示了非线性科学的共同特性:确定性和随机性的统一,有序性和无序性的统一,它具有遍历性、随机性和规律性等特点,能在定义域内按自身的规律不重复地遍历所有状态。近年来,随着混沌理论研究的不断深入,作为非线性研究的核心内容,混沌的应用已成为了国内外关注的学术热点和前沿课题,并在混沌理论探索和混沌应用等方面取得了可喜的成果,混沌优化也成为了当前混沌学研究领域的一个重要课题。随着生产过程自动化水平的提高和优化方法在控制领域应用中的深入,人们对提高生产效率、提高产品质量和降低生产成本提出了越来越高的要求,许多实际的控制问题归结为控制器参数的优化问题。同时,随着工业过程复杂程度的提高,很多控制过程都存在着非线性、强约束、随机性、大规模等特性,内在机理十分复杂,建立精确的数学模型十分困难。而有些传统的优化方法中,如果初始值选择不好,就会容易陷入局部极小和优化时间较长,使优化效果达不到实际系统的要求。 混沌优化是一种利用混沌变量搜索的有效方法,在搜索中,利用混沌运动的随机性和遍历性特点,可以在定义域内连续搜索,而且不会陷入局部极小。因此,比起随机搜索方法而言,混沌搜索对优化问题有着更高的效率,能够快速地搜索到全局最优解。本论文对混沌理论及混沌优化方法作了较为全面、系统的研究,提出了新的混沌优化方法,并对模糊控制系统的混沌优化方法做了创新性研究工作,最后,设计了一个基于混沌优化的海底作业车智能控制系统。 本论文主要通过六章的篇幅展开了以下几个方面的研究工作: 第一章讨论了控制系统中的优化方法、优化理论及优化问题,分别讨论了基于导数的优化方法和智能优化方法的特点,详细介绍了国内外混沌优化的现状。 第二章简要介绍了混沌的发展史、混沌的几种定义和基本概念,分析和讨论了Logistic映射的Lyapunov指数特征,用图形形象地描述了Logistic映射在参数μ发生改变时,系统运动出现倍周期分岔最终进入混沌的现象。并对混沌动力学系统作了理论分析,从混沌动力学系统的定义和定理出发,讨论了Logistic映射的演化规律,提出了混沌理论的一些定义与定理并做出了证明,对Logistic映射产生的混
杨迎祥[4]2011年在《高校道德教育体系的系统论思考》文中研究指明以往人们研究问题,一般是把事物分解成若干部分,抽象出最简单的因素来,再以部分的性质去说明复杂事物。然而,随着系统论的出现,人类的思维方式发生了深刻地变化。·系统论是研究系统的一般模式,结构和规律的学问,它研究各种系统的共同特征,用数学方法定量地描述其功能,寻求并确立适用于一切系统的原理、原则和数学模型,是具有逻辑和数学性质的一门新兴的科学,同时也是一门复杂且交叉性学科,是当今世界科学发展的热点和前沿,并受到众多学科领域科学家的关注。系统论反映了现代科学发展的趋势,也反映了现代社会化大生产的特点,更反映了现代社会生活的复杂性,所以它的理论和方法能够得到广泛地应用。系统论不仅为现代科学的发展提供了理论和方法,而且也为解决现代社会中的政治、经济、军事、科学、文化等方面的各种复杂问题提供了方法论的基础,系统观念正渗透到社会每个领域之中。长期以来,我国高校道德教育中一直存在着理想与现实的差距,道德教育并未收到预期的效果,其中的原因值得研究和探索。系统科学的出现,为道德教育提供了新的思路和方法,高校道德教育体系的复杂性要求我们必须从系统科学的视角,重新审视高校道德教育的建设,拓宽发展思路,以期达到提高高校道德教育实效的最终目的。本论文主要分为四个部分：第一部分是对系统论与高校道德教育体系的概念进行界定。首先是对系统论的概念、产生、特征进行简述,其次是对高校道德教育体系进行界定,然后对高校道德教育体系的系统论研究意义进行阐述,主要指系统论研究的必要性与可能性。第二部分主要对高校道德教育体系的系统构成及特点进行分析例举。高校道德教育系统可以分为内部系统(学校)与外部系统(家庭、社会),内部系统由教育者、受教育者与校园文化环境子系统构成,其中教育者包括：辅导员教育、专业者教育、学工部等管理干部教育,外部系统由家庭与社会子系统构成。第叁部分主要对高校道德教育系统存在问题及原因进行分析。本文主要从高校道德教育内部系统管理上、认识上、方法上存在的问题及原因进行分析,其中,管理上的问题主要指缺乏管理上的协调性与非线性管理思想；认识上的问题主要指对道德教育目的认识上的模糊性与道德教育认识的不确定性；方法上的问题主要指缺乏多样性开放教育方法、缺乏动态性因材施教方法以及缺乏自组织规律把握；以及高校道德教育外部系统问题及原因进行分析。第四部分着重点论证高校道德教育系统存在的问题,通过系统原则与系统方法进行解决,并提出(一)运用系统原则:1、高校道德教育体系必须坚持整体性原则,须采用整体的研究方法,既要整体考虑道德教育系统内部各因素的相互作用和影响,也要顾及道德教育系统与外部环境系统的关系。2、高校道德教育必须坚持开放性原则。道德和道德生活本身是开放而不是封闭的,因此道德教育系统也必须是一个开放的系统,与外界的系统不断地进行物质、信息等方面的交换,才能正实现教育者本位向受教育者本真正提高道德教育实际效果。3、高校道德教育必须利用自组织原则；即自组织道德教育将真位的转变,自组织道德教育将关注教育中介的中心从知识转变为生命,自组织将道德教育视野从科学扩展到生活,从学校扩展到社会领域。(二)运用系统方法：1、高校道德教育必运用非线性思维。道德教育不是一种可以预料的活动,教育的预期与最终的结果不是简单的线性关系,是一种非线性的关系,道德教育中任何“线性的”教育决策、方法、行为,都有可能会引起负面效应。2、高校道德教育必须运用混沌思维。道德教育的非线性特征,决定了道德教育过程必然产生混沌效应。道德教育过程中初始条件的任何微小差异,都会导致难以预料的结果,因此,在道德教育过程中要特别关注各种初始敏感性因素。3、高校道德教育必须把握复杂性思维方法。把握受教育者道德教育系统的整体性,优化教育目标和教育手段：积极营造开放的育人环境,不断丰富受教育者教育内容；不断更新教育理念,以全新的视角看待道德教育的教学活动。坚持“以人为本”的育人理念,积极创造优越条件,进一步发挥受教育者的自我组织作用。
李楠[5]2010年在《改进的思维进化算法在阵列天线综合中的应用》文中指出随着无线通信技术的飞速发展,移动通信用户数量急剧增加,数据速率不断提高,对通信系统资源利用率的要求越来越高。然而,经过数十年的发掘,时间、频率和编码技术的潜力已经发挥到了极限,很难得到进一步的提高。在这种情况下,智能天线、多天线技术应运而生,成为各类通信系统的关键技术,阵列天线的方向图综合技术正是智能天线的一项核心技术。在阵列天线综合研究中,曾涌现过不少经典的方法和理论。它们为阵列天线综合的研究奠定了扎实的理论基础,但也有其本身难以克服的缺点,例如适用范围小、计算复杂等问题。进化算法在处理此类非线性、多参数、不可微和不连续问题上,则具有其独特的优越性。因而,越来越多的进化算法被应用于阵列天线综合。本文结合混沌优化算法和差分进化算法对思维进化算法进行改进,提出一种新的混沌差分思维进化算法(Chaotic Differential Mind Evolutionary Algorithm,简称CDMEA),并将其应用于阵列天线综合中。具体内容包括:(1)分析了Logistic、Tent和改进的Tent混沌映射的遍历特性。在思维进化算法生成初始种群时,采用改进的Tent映射对其进行指导,使初始种群在解空间内均匀散布。(2)对差分进化算法进行了分析、研究,并将其变异操作引入到思维进化算法的异化操作中,既保存了进化中的优秀基因,又增加了种群的多样性,避免优化陷入局部最优。(3)将混沌差分思维进化算法应用于阵列天线综合的叁类问题中,并与遗传算法的优化结果进行对比。优化结果表明,改进的思维进化算法能够在更短的时间里取得更好的实验结果。(4)研究了稀布天线阵的优缺点,它能够以较少的阵元天线获取较窄的主波束宽度,极大地降低了成本,但相对旁瓣电平较高。本文采用改进的思维进化算法对其旁瓣电平进行优化。实验结果表明,改进的思维进化算法优化的结果明显要优于遗传算法,证明了该算法在稀布阵列天线综合问题中的有效性和实用性。
刘兴伟[6]2000年在《混沌控制算法和基于混沌思维的优化算法及应用研究》文中研究说明本文就目前混沌理论研究中最热点的两个方面──消除混沌和利用混沌分别进行了探讨。首先，在对混沌理论认识的基础上，结合对现有的控制混沌方法进行了深入的分析，提出一种新的控制混沌吸引子不稳定周期轨道的算法。该算法先从系统映射图中找出混沌吸引子不稳定不动点的近似值，然后利用非线性反馈达到控制混沌的目的。仿真结果表明该算法控制结构简单，行之有效。其次，作者根据混沌的遍历性特性，将混沌优化算法和并行进化规划算法相结合提出了一种新的混合优化算法，并在求解 Flow-shop 调度问题中进行了尝试，仿真结果表明，该算法也不失为一种高品质的优化算法。
赵俊[7]2008年在《基于若干智能方法的先进控制系统综合设计研究》文中提出现实事物中绝大多数对象都是包含噪声干扰的非线性系统,基于经典控制理论、现代控制理论的传统控制方法往往是针对线性系统设计的,对包含噪声干扰的强非线性、复杂时变系统的应用具有较大的限制。随着人工智能技术的不断发展,以模糊系统、神经网络为代表的智能产物显示出对复杂非线性系统强大的处理能力,一系列基于智能控制理论及方法的控制系统被不断提出和改进,在对复杂对象的控制问题上取得了重大的突破和丰硕的成果。然而,由于各种智能产物的基础理论发展仍不成熟,在应用各种智能控制方法时存在许多值得改进的地方。本论文拟针对基于智能方法的先进控制系统设计提出若干新的参考方法和改进应用方法,具体工作包括以下内容:1.对智能控制理论的背景及发展状况进行了综述,评述了智能控制领域的主要研究方法和获得的成果,阐述了基于智能方法的控制系统综合设计研究的意义和工程实用价值。2.提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID网络;提出一种基于混沌优化机制的粒子群优化算法,设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案。将上述方法用于控制系统设计,具体构成为:模糊神经PID网络用作控制器,优化策略为带混沌机制的粒子群算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法;被控对象为确定性典型非线性和惯性时滞对象。3.提出一种基于最小二乘支持向量机建模的自适应智能PID控制系统。控制系统具体构成:控制器及其优化算法采用模糊神经PID网络和改进粒子群算法的方案;引入最小二乘支持向量机用于离线建模,将控制系统拓展到能处理具有未知特性的不确定对象的控制问题。4.提出一种基于改进蚁群算法优化的大时滞对象神经网络控制系统。控制系统具体构成:控制器采用模糊神经PID网络,其离线优化采用一种改进的蚁群优化算法,在线时采用误差反传算法调整;利用最小二乘支持向量机辨识来获取系统下一离散时间步的预估值,对不确定大时滞对象进行离线辨识和在线辨识来处理时滞和不确定性问题。对空调房间对象进行了控制仿真。同时,设计了基于径向基函数神经网络的空调系统模型参考自适应控制系统,给出了前向型神经网络控制系统设计的一般性方案。5.针对航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID控制各自优点的控制系统。控制系统具体构成:模糊神经PID网络用作控制器,其参数优化策略采用改进蚁群算法离线优化和误差反传在线调整的方法;最小二乘支持向量机用于系统的离线和在线辨识,其参数优化选取采用交叉验证的方法。对某型航空发动机设计点处的线性和非线性模型进行了控制仿真。6.针对航空发动机加速过程的控制问题,通过结合多种智能方法,提出了一种基于分类转换策略的控制系统。控制系统具体构成:模糊神经PID网络用作控制器,提出一种改进的量子粒子群算法离线优化其参数;利用标称模型将加速过程中发动机大范围不确定模型划分为若干小偏差不确定模型,作为未知控制对象;离线时利用最小二乘支持向量机结合主成分分析方法对小偏差模型进行分类和辨识训练,在线时根据系统实时数据利用分类器自动选择相应的小偏差模型,同时利用误差反传算法实时调整控制器参数跟踪期望信号;分类器和辨识器参数分别采用交叉验证和量子粒子群算法优化选取。基于模式识别思想和智能神经网络控制实现了一种新颖的依据系统信息实时选择对象模型的非线性PID控制策略。对某型航空发动机的加速过程进行了控制仿真。7.研究一类系统参数在很大范围内变化的不确定对象,为克服传统鲁棒控制方法的保守设计缺陷并进一步改善系统的性能,提出一种分类转换控制策略:在已知系统参数变化上下界前提下,基于类似分段线性化的思想,将系统进行分割;对于分割后的多个小偏差范围模型,利用最小二乘支持向量机结合主成分分析方法进行分类;对每类模型分别设计滑模控制器,并利用一种改进量子粒子群优化算法离线优化构造近似最佳切换函数,同时利用径向基函数神经网络结合误差反传算法在线调整切换项增益的方法降低系统的抖振;在线时根据系统实时数据利用分类器自动选择相应的小偏差模型和滑模控制器,完成相应的控制作用;为提高最小二乘支持向量机的分类及泛化性能,利用改进量子粒子群算法优化其惩罚因子和核参数。基于以上策略和优化配置,对控制系统进行了设计与仿真。8.针对以模糊神经自适应方法为核心的未知非线性系统控制问题,以常规静态模糊神经网络控制结构为基础,分别就控制器、辨识器、优化算法叁个方面展开研究。以模糊神经PID网络作为控制器,最小二乘支持向量机为辨识器,利用改进量子粒子群算法离线优化控制器参数和改进粒子群算法优化辨识器的相关参数,最后通过对系统的稳定性分析将控制系统逐步完善,完成对基于模糊神经网络方法的自适应控制系统中各个环节的改进。对某热交换非线性对象进行了控制仿真。最后对论文的主要工作进行了概括性的总结,阐述了所获得的一般性结论。列出了论文工作的主要创新之处,对后续的研究工作进行了展望。
杜长海[8]2009年在《计算智能及其在城市交通诱导系统中的应用研究》文中研究表明随着社会经济的高速发展与城市化进程的不断加快,城市人口和机动车辆日益增加,城市道路交通拥堵已经成为世界大中城市普遍存在的现象,由此带来的交通事故、能源浪费以及环境污染等问题,不仅严重地制约着城市和社会经济的可持续发展,同时也严重地影响着城市居民的生活质量。因此,运用智能交通系统来解决日益严重的城市交通问题,已经成为了交通工程未来发展的重要方向。本学位论文研究的交通诱导系统是智能交通系统中的重要子系统之一,它能够有效地引导车辆在路网中运行,减少车辆在道路上的行驶时间,并最终实现交通量在整个路网中均匀分配。将自然科学的最新研究成果和工程技术的最新方法引入城市交通诱导系统,不仅有利于提高交通系统的运行效率,而且关系到土地资源与能源的合理利用、环境污染与噪声的改善,这对满足社会需求、推动国家和社会的进步以及学科的发展,无疑都具有十分重要的意义。城市交通系统集成了人、车、路和环境等各种因素,具有高度的复杂性、时变性和不确定性。精确的数学模型和方法难以有效解决复杂的现代城市交通问题,而计算智能是一种仿生计算方法,它从生物底层对智能行为进行模拟和研究,拓展了传统的计算模式,不需要建立问题本身的精确模型,具有智能性、并行性、自适应性等优点,为复杂问题的求解提供了卓有成效的解决途径。因此,本学位论文依托重庆市科学技术委员会自然科学基金计划项目——智能交通系统重点项目“城市交通路网拥堵动态预警与疏导决策技术研究”(项目编号:CSTC,2006BA6016),在总结该领域现有研究成果的基础上,引入新兴起的计算智能理论,对交通诱导系统研究中应解决的若干关键理论问题进行了较为全面深入的研究,试图解决目前城市交通诱导领域存在的一些疑难问题。本文主要的创新性工作如下:①针对支持向量回归机(SVR)的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取问题,提出了基于灾变FS算法的SVR参数选择方法,并应用于交通流预测的研究。通过提出基于尖点模型的灾变策略来改进FS算法的个体迭代位置选择机制,以降低设置搜索半径的依赖性,从而扩大搜索空间,提高全局搜索能力。对实测交通流量进行滚动预测实验,结果表明该方法优化SVR参数是有效、可行的,与经验估计法相比,得到的SVR模型具有更好的泛化性能和预测精度。②针对基本蚁群算法存在容易陷入局部最优解出现早熟停滞的缺点,提出了基于混沌选择策略的蚁群算法,并应用于城市交通路径寻优的研究。在基本蚁群算法的概率转移中引入混沌扰动的策略,以使解易于跳出局部极值区间,加快收敛速度。以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法获得了较好的效果,与基本蚁群算法相比,提高了全局搜索能力。③针对牛顿法初始值要求严格、易产生局部收敛并含有矩阵求逆的不足和粒子群算法存在收敛速度慢和局部最优的问题,引入粒子间相对位置改进基于抗体浓度的概率选择公式,提出了一种带免疫机理的粒子群算法,并将其用于由路段流量反推OD矩阵的极大熵模型求解研究。粒子不仅根据个体极值和全局极值更新速度和位置,而且按一定概率以轮盘赌法选择某个粒子进行学习,以保持种群多样性,降低了算法过早收敛于局部最优解的几率。以重庆市某交叉路口为实例进行实验,粒子群算法求解成功率高于牛顿法,表明粒子群算法推算OD矩阵是一种行之有效的方法;而且,改进的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遗传算法具有更好的全局寻优能力。④针对城市交通状态的不确定性和模糊C均值聚类(FCM)算法存在的初值敏感性和局部搜索性问题,提出了基于混合蛙跳算法(SFLA)的模糊C均值聚类算法(SFLA-FCM),并应用于城市交通状态识别研究。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。实验结果表明,与FCM相比,SFLA-FCM在收敛速度和精度上均有所提高,结果更为合理、稳定;而且,能够有效地对交通状态进行识别,为交通状态实时识别提供了一个新的研究思路。总之,本文对计算智能的理论和方法在城市交通诱导系统领域的应用进行了较为全面深入的分析研究,对进一步解决城市交通问题具有重要的意义和广阔的应用前景。
宋勇[9]2006年在《基于回路信息表达的新型联想记忆模型与算法研究》文中提出联想式学习与记忆是实现认知功能、涌现智能行为的重要机制。联想机制、记忆容量、信号与信息的神经表达、联想思维的节律及其转移机制、智能的涌现机理等等，均是当前认知与智能科学的热点研究课题。针对这些问题，本文立足认知心理层次，交叉研究了网络图论、人工神经计算、神经生理的“反响回路”学说以及联想记忆等相关理论，探索性地提出了一种基于弹性网络局域动态搜索机制和多主体分布式演化计算算法结构的新型多功能联想记忆模型，研究了基于所建联想记忆模型的模式学习、模式联想、模式关联以及系统演化动力学等问题，开展了相关问题的算法研究、软件设计和模拟研究等工作，取得了若干研究成果，具体体现在以下几方面： 1．提出了一种基于“反响回路”学说、弹性网络局域动态搜索机制和多主体分布式演化计算算法结构的新型多功能联想记忆模型。该模型具有记忆容量大、联想功能丰富等特点。 2．研究了基于所建模型的联想式模式学习算法。该算法模型体现了结构自组织、神经回路反响谐振等生理学特征。 3．分析研究了所建模型的模式联想动力学特性。外部环境刺激激发的模式联想等效于“边界限定(部分模式特征匹配)条件下的有效搜索”；内部环境扰动激发的模式联想具有多重联想和连锁式序列联想等思维功能。 4．设计了面向联想记忆功能、基于并行遗传算法框架的动态网络局部搜索优化算法。采取分布式弹性共振、自适应弹性调节以及偶尔的人机交互等策略，提高了系统维持能力，强化了局域搜索、实时性和动态适应性等功能。 5．研究发现，这种基于“动态弹性调节”策略的遗传算法还可改进传统GA的静态全局优化性能。在相关实验研究中，本文分别发现了中国144城市TSP问题和卡塔尔194城市TSP问题新的最优解。 此外，本文还初步研究了与所建模型相关的重复学习、关联学习、短时／长时记忆／遗忘以及联想记忆的随机性随意性等认知心理问题。 在本课题的研究过程中，笔者还进行了大量的程序设计和模拟研究，所得到的一些结果比较有力的支持了本文所提出的一些观点和方法。
姜利勇[10]2009年在《高层建筑文化特质及设计创意研究》文中研究指明建筑是人类生命活动和精神活动的主要平台,建筑活动是人类赖以生存和发展的基础性营造活动。不同时代、不同民族、不同地域和社会经济环境需要建造各具特色、传承文明、演进历史、构筑绚丽多彩的建筑文化。20世纪摩天楼之路是实现人类通天宏愿的奇迹,是令人眼花缭乱的特有的建筑现象和时代的里程碑;21世纪的高层建筑又进入了一个发展方兴未艾的新时代。中国高层建筑是城市化进程中的宏大时空艺术,展示着自己的现在与未来、建筑活动的强度、建筑技术的高度和建筑文化的深度,它的艺术魅力、文化特质和艺术创作规律令人关注。高层建筑文化特质的建筑个性及独特的艺术语言与形式表达,包含着兼容性、开放性、适应性、创造性和独特性等方面,它根植于建筑的人文环境和社会环境,因而也表现出当代环境所特有的生活的生动性、多元性和渐进性特征,具有非线性时代的文化复杂性,反映了对人类情感和接受的重新重视。表达这种建筑文化特质的设计创意突出思维的创新性,即当代高层建筑艺术的审美倾向正转向“非总体性思维、非线性思维、混沌思维”模式,建筑的形式语言也倾向一种复杂科学思维的建构,这些构成了城市形态的突变。基于突变理论的建筑复杂思维再现了建筑演化轨迹将出现“分叉”,并突现多种开放的突变可能。论文从高层建筑文化特质创意的哲学视角,重点阐释了高层建筑“同质化”、“国际式”美学价值迷失和城市文化价值的缺失现象,以及高层建筑艺术发展的混沌与精神维度的丧失,着重探讨了高层建筑文化特质创意的失序实乃生存价值的失却;高层建筑文化特质创造性思维具有动态发展的、整体的、突变的、非线性的特征;高层建筑文化特质创意实质是动态的信息审美观的确立;探索高层建筑文化特质创意实践方法和策略;进行动态、多维的高层建筑文化批评等问题。论文共分五个部分。第一部分(绪论)分析了高层建筑文化特质创意的历史与现状,论文选题的背景、国内外研究现状、选题的理论价值与实践意义、研究的范围与视角、论文的创新目标、研究方法及研究框架。第二部分探讨了高层建筑文化特质创意中的文化失序现象,以及由此带来的美学价值迷失、城市文化价值的忽略、艺术发展的混沌和精神维度的丧失等问题。第叁部分从立论的角度,探析了高层建筑文化特质创意理念,运用文化特质创意的分类表达对创作实践作历史的分析和文化观、哲学观分析,并运用现象学的方法详解了高层建筑文化特质创意的理论动力和规律。第四部分即论证,从创造性思维的角度阐释了高层建筑文化特质寄意追求的实践方法,在线性设计及注重理性文化特质创作传承发展的基础上提出了非线性、整体性、逆向等创新思维方式,分析了基于艺术思维层次的文化特质创造,探寻和揭示一种高层建筑文化特质创意的物质工具与艺术审美感性相结合的途径和方法;阐述了当代高层建筑文化特质创意的创作走向,以及高层建筑文化特质创意的批评策略;分析了文化特质创意的生态文化观、信息审美观等创新方法,提出了建立生态文化信仰的高层建筑文化特质创意的评价标准。论文最后得出结论:从文化特质创意角度研究高层建筑设计创作是高层建筑发展的一种创新策略,它针对当代高层建筑实践带来的美学价值混沌、城市文化价值迷失和当代社会精神信仰平庸化、大众生活维度的缺乏等现象;非线性思维、整体动态思维可以丰富高层建筑的形式语言,它互补于理性的科学思维,并通过学科群的协作同构创新高层建筑文化特质创意策略;最终建立面向未来的动态开放的信息审美观和文化生态观,并从人文价值的生态思维视角发展科学的可持续性高层建筑评价体系。
参考文献：
[1]. 基于经验模态分解的轴承故障诊断系统研究[D]. 黄阳. 东北石油大学. 2016
[2]. 基于混沌思维的若干优化问题的研究[D]. 王晓年. 西安理工大学. 2003
[3]. 混沌优化技术及其在模糊控制系统中的应用研究[D]. 邹恩. 中南大学. 2005
[4]. 高校道德教育体系的系统论思考[D]. 杨迎祥. 广西师范大学. 2011
[5]. 改进的思维进化算法在阵列天线综合中的应用[D]. 李楠. 太原理工大学. 2010
[6]. 混沌控制算法和基于混沌思维的优化算法及应用研究[D]. 刘兴伟. 西安理工大学. 2000
[7]. 基于若干智能方法的先进控制系统综合设计研究[D]. 赵俊. 西安电子科技大学. 2008
[8]. 计算智能及其在城市交通诱导系统中的应用研究[D]. 杜长海. 重庆大学. 2009
[9]. 基于回路信息表达的新型联想记忆模型与算法研究[D]. 宋勇. 中国科学技术大学. 2006
[10]. 高层建筑文化特质及设计创意研究[D]. 姜利勇. 重庆大学. 2009
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