一、关于低阶BCI-代数计数问题的研究进展（论文文献综述）
王雪娇[1]（2020）在《关于非结合（伪）Hoop代数与相关半群的研究》文中提出以模糊逻辑为代表的非经典逻辑在人工智能中有重要应用,与之相关的非经典逻辑代数的研究受到人们的关注。Hoop代数是上世纪70年代由Bosbach首次提出的一类非经典逻辑代数,它与着名的模糊逻辑代数BL有密切联系。作为Hoop代数的非可换推广,Georgescu于2005年引入了伪Hoop代数的概念,它是一类非可换模糊逻辑形式系统的代数抽象。近年来,非结合模糊逻辑及其相关代数结构的研究成为一个活跃的研究方向。本文受以上研究成果的启发,将Hoop代数和伪Hoop代数推广到非结合的情况下,引入非结合Hoop代数、非结合伪Hoop代数的概念,深入研究它们与各种非结合模糊逻辑代数之间的关系。同时,由于非结合Hoop代数和非结合伪Hoop代数关于圈乘运算均构成一个广群,因此本文借鉴半群理论的方法,通过引入伴随半群的概念,系统研究非结合Hoop代数、非结合伪Hoop代数与相关半群之间的内在联系。本文在非结合Hoop代数、非结合伪Hoop代数及相关半群方面获得的主要结论如下:1.给出naHoop代数（非结合Hoop代数）、伪naHoop代数的合理定义,研究了它们的基本性质;深入分析了（伪）naHoop代数与（伪）Hoop代数、naBL-代数（非结合BL-代数）、非结合剩余格等代数结构之间的关系,借助Matlab给出若干低阶实例,首次说明了“非naBL的naHoop代数”是存在的（即一个naHoop代数可以不是naBL-代数）。2.在非结合剩余格中首次引入naBL-滤子、naHoop滤子的概念,借助这两种滤子分别刻画了 naBL-代数、naHoop代数的特征;在格序剩余广群（非结合非可换剩余格）中首次提出滤子的概念,研究了它的基本性质,借助正规滤子的概念建立了格序剩余广群的商代数结构。3.通过引入naHoop代数的伴随半群的概念,分析了 naHoop代数与相关半群之间的内在联系,证明了每一个交错naHoop代数或强幂等naHoop代数的伴随半群构成一个中智三元组群（NETG）;得到中智三元组群的一些新性质,系统分析了中智三元组群与广义群（GG）的联系及区别,纠正了尼日利亚及美国学者论文中的一些错误;首次证明了单中智三元组群（SNETG）与广义群等价。
关昊,ZUCCHER Simone,RICCA Renzo L,刘鑫[2]（2020）在《拓扑流体力学及其新近发展》文中进行了进一步梳理拓扑流体力学是理性力学的一个重要研究方向,在理论上具有重要价值,在实践中日益显出独特的作用.本文试对该方向进行综述性介绍,目的是吸引更多的国内科研工作者进入这一重要领域.本文的重点放在流体螺度（Helicity）的拓扑内涵方面.除了列出螺度与数学纽结场论的关系（即与互缠绕、自缠绕数以及作者近年来发展出来的流体纽结多项式拓扑不变量之间的关系）,还介绍了国际上在流体纽结复杂系综的能量-结构复杂性关系方面的研究.最后,通过超流涡旋纽结/链环重联的具体实例,展示了这一领域当中典型的数值计算方法.我们希望通过这种理论推导与数值计算同时呈现的方式,使读者对这一国际前沿交叉领域的核心问题、研究方法以及科研中可能面对的技术困难获得一个整体的了解和把握.
关昊[3]（2019）在《拓扑流体力学与量子涡旋的重联相互作用》文中提出拓扑流体力学是理性力学的重要分支,有重要的理论价值,其独特作用在数学物理、计算生物学、天体物理等多个领域日益凸显。本论文第一部分（第1、2章）简要回顾该领域的发展史,突出了学科方向的最新进展。作为预备知识,介绍了研究中将要用到的拓扑学知识,重点放在流体螺旋度的拓扑内涵,指出它可以用于构造自缠绕数、高斯互缠绕数等拓扑不变量。特别是,基于螺旋度可以构造纽结多项式,如Jones、HOMFLYPT等多项式。第二部分（第3、4章）是本论文的重点,主要是对理论模型的数值模拟。论文研究了量子涡旋演化的基础模型即Gross-Pitaevskii（GP）方程,并求得一定初始条件之下的数值解。具体内容包括初条件的选择和构建,超流体系统中对涡旋重链接过程的重现和检验,等等。主要方法是基于GP方程的二维解,构造出特定拓扑结构的玻色-爱因斯坦凝聚体的量子涡旋链环。对于具有不同缠绕数的对称基本链环涡旋,以非等距快速傅里叶变换（NFFT）为工具进行数值求解,推演其时空演化。第三部分（第5章）给出本论文的结论与展望,其中展望部分包括我们正在进行的一项关于三叶结的数值模拟工作。涡旋重联是湍流这一重大课题的子问题。它是一种拓扑非守恒变化,过程中往往伴随着能量的改变。从拓扑学的角度研究重联在湍流问题中扮演什么角色,就需要首先确认过程中哪些拓扑不变量不会发生变化、哪些会变化。本论文的第一个创新点在于:通过监控演化过程中的几个典型物理量和拓扑量,最终验证了缠绕数在流体Hopf链环的量子涡旋结构中的确实能够保持拓扑不变性与对称性。这样一来,下一步研究中需要凸显重联中出现的阶梯化跃变时,就需选取缠绕数以外的拓扑不变量（比如基于螺旋度构造出来的纽结多项式等不变量）。论文的第二个创新点在于:研究过程中还发现平庸螺旋度（螺旋度在无旋部分的取值）可作为检测指标来判断边界条件等环境变量是否合理,故平庸螺旋度是良好的数值稳定性检验指标。模型所获结果的鲁棒性（robustness）也可使用包括这一手段在内的方法给出检验。
赵彪[4]（2016）在《面向全路网交通流优化的交通灯调度方法研究》文中指出随着中国城市化的不断发展,道路交通问题日益显现。虽然传统的交通灯控制系统依然在交通路口发挥着一定的作用,但是伴随着城市车辆数量的激增,交通道路阻塞已经成为了每天发生的常见现象。在传统的交通信号灯控制系统中,交通灯状态转换时间相对固定,该系统已经很难满足城市道路交通的需求。为了改善道路交通网络的交通流畅度,在过去多年中已经有许多关于智能交通灯调度算法（Intelligent Traffic Light Scheduling, ITLS）的研究。许多研究者已经在考虑根据实时交通流来动态调度交通灯以达到全局优化道路交通流的目的。为了提升全路网的交通效率,提高各路口的通行能力,本文在基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和机器学习算法（Machine Learning, ML）相结合的智能交通灯调度算法方面进行相关研究。本文主要工作及成果如下：1.提出一种基于遗传算法的智能交通灯调度算法（Intelligent Traffic Light Scheduling Based on Genetic Algorithm, ITLSG）。传统交通灯状态转换时间相对固定,而且交通灯亮灯状态不能根据各个路口的实时交通流状态来动态地调整。为此,本文提出ITLSG算法,该算法在每个单位时间根据实时车流量动态搜索出使全路网交通流达到最优的交通灯设置方案。ITLSG算法基于遗传算法,算法最大特点是成功地将交通灯状态设置问题转换成遗传算法搜索最优解问题,同时也将遗传算法编码和解码过程融入到交通灯调度场景中。实验仿真结果表明：ITLSG算法性能优于传统固定时间交通灯调度算法。2.提出一种基于遗传算法和线性回归预测算法的智能交通灯调度算法（Intelligent Traffic Light Scheduling Based on Genetic Algorithm merging Linear Regression, ITLSGMLR）。ITLSGMLR算法在ITLSG算法基础上加以改进。该算法采用线性回归算法来预测下一个单位时间进入各个路口的车流量,目的是提前获知下一个单位时间路网中各个路口的交通流状态。该算法通过遗传算法的适应度函数来选择可以诱使下一个单位时间交通流达到最优的当前交通灯调度方案。交通流预测可以辅助GA搜索出更优的交通灯调度方案,从而优化了全路网整体交通流。实验仿真结果表明：ITLSGMLR算法性能优于ITLSG算法。3.提出一种基于遗传算法结合自回归预测模型的智能交通灯调度算法（Intelligent Traffic Light Scheduling Based on Genetic Algorithm merging Autoregressive model, ITLSGMAR）。ITLSGMAR算法在ITLSGMLR算法基础上加以改进。由于交通流会受到一些不可预测因素的影响,例如交通事故,道路关闭等等,记录的历史车流量状态信息不一定可以反映出交通流状态特征,导致预测数据不准确。为了解决交通流预测不准确的问题,ITLSGMAR算法不同于ITLSGMLR算法,采用了自回归模型来预测交通流,提升预测效果,从而可以提前获知更加准确的交通流状态信息,诱使遗传算法搜索出更优的交通灯调度方案。实验结果表明：ITLSGMAR算法调度性能优于ITLSGMLR算法。
张旭[5]（2014）在《网络图像检索关键技术研究》文中研究表明网络图像检索技术是信息检索的一个重要内容,也是当前图像处理和计算机视觉领域中的一个研究热点。该技术通过提取和分析网络图像的视觉特征,为用户提供相关的网络图像检索服务。其主要目的是克服基于关键词的检索方式的约束,有效帮助用户在海量信息中更快、更准地搜索出所需信息,实现“所见即所搜”的功能,它已在网络图像搜索引擎、商标检索、网络数字博物馆以及电子商务等领域得到广泛应用。目前网络图像检索仍存在着许多亟待解决的问题。如网络图像采用多种压缩格式来存储数据,容易导致图像细节信息的缺失,使得图像图像特征提取准确度降低;不同格式的网络图像构成的网络图像数据库规模巨大,且具有极高的复杂性和多样性,使得网络图像检索实时性降低。论文全面分析了基于视觉特征的图像检索方法,重点研究了图像局部特征提取算法以及相关反馈算法,针对网络图像检索中各个关键环节,提出了基于稳定兴趣点空域划分、基于显着区域不变特征和基于生态选择粒子群优化反馈的图像检索算法,并通过大量实验对提出算法进行了验证。最后,提出一种新的智能网络图像检索系统,并将论文提出的特征提取算法和优化反馈方法引入其中。论文的主要工作及贡献如下:1.提出了一种基于稳定兴趣点空域划分的图像检索算法（SIPRD）。针对传统的兴趣点检测器在检测网络图像时常会出现点位置偏差或误检测问题,对基于灰度的兴趣点检测算法性能及优缺点进行了分析,引入了一种基于优化梯度滤波（ODF）的兴趣点检测器来检测尺度归一化图像的稳定兴趣点,以降低不稳定兴趣点的干扰;利用稳定兴趣点高信息含量特性及其空间分布规律,对图像进行环形和凸包区域划分,同时使用凸包和环形颜色直方图的加权矢量来描述网络图像特征。实验表明,该算法能有效避免不稳定兴趣点带来的干扰,使网络图像局部区域特征的描述更为准确,检索的准确度大幅提高。2.提出了一种基于尺度不变特性的兴趣点检测算法（IPDSH）。针对尺度变换和仿射变换会造成网络图像中兴趣点丢失或出现伪兴趣点的问题,对图像进行不同尺度因子的卷积,以得到图像的多尺度空间;通过比较多尺度空间图像中每个像素同其相邻尺度和位置的像素的灰度,得到多尺度空间的极值点;根据每个尺度空间极值点邻域内的梯度变化值的大小以及给定的阈值,保留邻域内的梯度变化值较大的极值点,并将该极值点看做尺度空间中稳定的兴趣点。实验表明,该算法检索速度快,对图像旋转、平移具有鲁棒性,能有效提高相似图像尺度兴趣点的一致性,从而提高基于兴趣点的网络图像检索算法准确度。3.提出了一种基于显着区域不变特征的图像检索算法（SRIF）。针对传统基于兴趣点的区域划分方法易受图像中游离兴趣点干扰的问题,根据图像中IPDSH兴趣点的分布密度,采用遍历的方法来寻找显着区域,并确定尺度空间的显着兴趣点;使用显着区域内伪泽尼克矩来描述图像的不变特征,以提高特征描述的准确度。实验表明,该算法更加符合人眼视觉原理,能准确提取图像的显着区域,同时增加显着点的可靠性,提取的特征具有尺度不变性,不易受噪声攻击干扰,能有效提高网络图像检索的查准率和查全率。4.提出了一种基于生态选择粒子群优化反馈（r/KPSO-RF）的图像检索方法。针对传统基于相关反馈的图像检索算法在调整参数尺度时缺乏灵活的自适应调整空间的问题,系统研究了群体智能算法r/KPSO,并将其引入相关反馈过程;将待查询图像看做粒子来进行初始化,利用r/KPSO全局寻优、快速收敛的特点,在理想监督下指导粒子运动方向快速向最优解集靠拢;根据最优结果对特征权值参数进行自适应的调整,从而改善反馈性能。实验表明,在反馈训练样本少、实时性要求高、训练样本不对称以及存在大量的未标记样本时,该算法能准确理解用户反馈的真实意图,有效解决了优化目标细节的随机性,从而改善网络图像检索性能。5.提出了一种新的网络图像智能检索系统（WIIRS）。针对面向网络的图像检索系统进行深入研究,分析了系统中各个模块的功能,提出了一种新的由抓取模块、管理模块、检测模块三部分组成网络图像检索系统。该系统通过抓取模块来实现网络图像的收集和编号,同时建立图像数据库;检测模块中引入本文特征提取和优化反馈算法来进行图像特征描述,同时建立图像特征库;管理模块负责系统的稳定运行和人机交互的有效实现。最后,在WIIRS系统基础上,引入了色情图像特征提取算法,提出一种网络色情图像过滤系统（PIRF）,以改善传统基于肤色模型的色情图像检测算法在检测色彩失真和亮度偏暗的色情图像时存在较高误检率的问题。实验表明,WIIRS系统可以有效实现网络图像检索功能,PIRF系统能有效地检测和过滤互联网中色情图像,具有较高的实用价值。
段峰[6]（2013）在《基于遗传算法的卫星导航系统测距码设计》文中指出随着卫星导航在民用与军用领域的应用呈指数级增长，全球卫星导航系统在人们生活的各方各面发挥着越来越重要的作用。卫星导航系统的关键指标——距离分辨率和测距精度，主要依赖于其所使用测距码性能的优劣。因此，测距码的设计一直是卫星导航系统的研究重点。当前全球卫星导航系统所使用的测距码按其产生方式可大致分为两类，基于线性反馈移位寄存器产生的码和基于优化算法产生的码。前者易于产生，但只存在于特定码长，不能满足未来卫星导航的需求；后者可以灵活设计码长，最为典型的就是Galileo系统所使用的基于遗传算法产生的Random码。遗传算法以自然选择和遗传理论为基础，模拟生物进化过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，遵循生物界“适者生存”的法则，进行迭代搜索，并最终获得全局最优解。由于其良好的搜索性能，遗传算法常用于优化问题。而设计测距码则需要寻求其自相关和互相关的最佳平衡，正是典型的优化问题，再加上Random码具有优良的性能，因此本文尝试利用遗传算法探索Random码的设计过程，以期能为我国COMPASS系统测距码的设计提供一些参考信息。本文介绍了测距码的功能、传统测距码和四大导航系统测距码的产生方式并简要分析了其性能，在此基础上提出了测距码的设计要求和评价准则。之后介绍了遗传算法的数学基础，包括模式定理和积木块假设，并深入研究了其基本原理及工作流程。最后根据测距码的评价准则设计了遗传算法的适应度函数，根据遗传算法的数学理论设计了交叉和变异算子，并为遗传算法产生的序列设计了优选方案以保证其优良的性能，将之分别与GPS L1C/A码和Galileo E1OS Random码进行比较，显示出较好的效果，从而验证了算法的可行性和有效性。
吴宇轩[7]（2013）在《遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究》文中进行了进一步梳理模糊控制器控制规则的选取及隶属度函数的优化缺少知识采集的手段和自我调整的特性，而遗传算法具有自整定、启发式全局收敛的特点。本文利用改进遗传算法进行模糊控制器参数寻优。本文首先对传统单一种群遗传算法进行了分析归纳与总结，在此基础上提出了一种改进遗传算法，其主要思想是：在遗传种群内部引入十进制编码策略和分等复制的选择算子来拓展种群的多样性和个体基因包含的信息量；引入分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解，同时对交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进。通过选取两个比较常用的典型数学函数对改进后的遗传算法进行性能检验，检验结果表明：相比于基本遗传算法，本文提出的改进算法在寻优搜索速度以及寻优精度上都有所提高。并将此改进算法用于模糊控制器的隶属度函数、比例因子以及控制规则等参数的优化。MATLAB仿真结果表明，与基本遗传算法相比，本算法具有更快的寻优速度，并且模糊控制器经过优化后控制性能良好。在基本单种群遗传算法的基础上，本文进一步得出了基本双种群遗传算法的基本结构和特征，并对双种群遗传算法进行了改进，种群间采用个体移民策略来加快收敛速度，增加解的多样性，增强算法的寻优能力，避免双种群遗传算法陷入早熟收敛的困境。另外本文将压缩因子应用于隶属度函数中，该方法可以最大限度的降低遗传编码规模，减小计算压力，提高参数寻优的搜索速度。将改进的双种群遗传算法用于优化隶属度函数、模糊语言规则以及量化因子等参数，实现模糊控制系统的整体寻优。从MATLAB对比仿真结果可以看出，经过改进双种群遗传算法优化的模糊控制器具有较小的超调量和较快的响应速度，系统的鲁棒性与稳定性更加优越，有更好的环境适应能力，取得了令人满意的控制效果。最后将优化后的模糊控制器用于单级倒立摆控制系统的仿真研究和实时系统控制，仿真实验结果表明优化后的模糊控制器可以稳定控制倒立摆系统，具有良好的实时控制能力。
蒋华[8]（2013）在《演化优化与演化建模方法及其应用研究》文中认为演化计算是一种模仿生物进化过程的智能计算技术,它采取群体搜索策略,以求解的问题为环境压力,按照“优胜劣汰,适者生存”的规则,对群体进行迭代更新,直到求得所需解。这种搜索方式使得演化计算方法适用性强,并有自组织、自适应和自学习等特点。演化计算的这些特点使其能解决很多传统方法无法求解的复杂问题,在工程领域得到广泛的应用。本文针对演化优化和演化建模的方法和应用进行了研究。首先介绍了演化计算的发展和主要的研究方向,重点介绍了用演化算法进行自动化程序设计和建模,数值优化,多日标优化,时间序列分析等方面的研究状况,针对这些领域中的方法和应用展开讨论,给出新的设计和改进。首先,本文在演化多目标优化领域,针对多目标优化对算法收敛性、解的多样性的要求,给出一个新的使用子空间搜索的演化多目标优化算法。该算法使用子空间搜索技术作为杂交算子搜索Pareto前沿,提高了收敛速度,并结合了基于rank的适应值概念,以及在日标空间中采用niche的策略,在保证算法的收敛性的同时提高了解的多样性。第二,提出来一种新的使用表达式树结构的基因表达式编程算法（Gene Expression Programming, GEP）。通过研究基因表达式编程算法和遗传程序设计算法（Genetic Programming, GP）,我们认为基因表达式编程算法使用定长的线型编码作为遗传基因,使得算子设计简单,算法运行效率高；遗传程序设计算法使用语法树编码与程序结构对应,演化过程有明确的语法意义。结合两者的优点,设计了一个内嵌使用语法树结构的基因表达式编程算法,保护优良基因不被破坏。实验表明新算法与经典的GEP算法相比,既提高了解的质量,也加快了搜索速度。第三,针对演化策略的特征,本文设计了广义预测控制演化策略算法,提出了一个新的演化策略算法的变异强度自适应技术。我们将演化策略算法进化过程中的变异步长和变异强度看做一个时间序列,对其建立受控自回归积分移动平均模型（CARIMA）,使用广义预测控制技术使算法对变异强度进行自适应调整。数值实验表明这种自适应策略能使演化策略算法快速地向全局最优的方向搜索。最后,本文给出了一个新的演化门限自回归建模算法应用在非线性时间序列数据的分析上。针对门限自回归模型的模型参数多,传统建模算法因为参数之间具有相关性而只能进行多层建模,导致计算量大的问题,我们分析了模型参数的物理意义,做出新的设计,大大地简化了参数的优化过程,将这部分参数作为一个搜索维度处理,降低了建模的层数,显着地减少了计算量。使用该模型对加拿大山猫数据的建模,演化门限自回归建模算法找到的模型能有效反映数据的物理意义并做出有效地预测。
呼政魁[9]（2010）在《基于iSIGHT的水平轴风力机专用翼型优化设计》文中进行了进一步梳理风能以其巨大的优越性和发展潜力成为人们最青睐的新能源,在风能技术的迅速发展中,风力机叶片的气动性能还有待人们去不断完善优化,而叶片的气动性能又与其翼型密切相关,因此开发和完善风力机专用翼型的气动性能对于提高风力机叶片气动性能以及风力机效率有重大意义。本论文基于多学科设计优化框架软件iSIHGT、CFD软件Fluent以及遗传优化算法对翼型的气动特性进行优化设计。在本论文的优化研究过程中,首先基于遗传算法原理建立了优化模型,并验证了该算法的可靠性;然后基于Fluent对翼型进行数值模拟计算,分别采用不同湍流模型对翼型进行气动性能数值模拟,并与实验结果比较确定了合适的数值方法,精确的计算了翼型的绕流流场。在此基础上,利用iSIHGT软件的过程集成功能分别把几何建模、网格划分、流场计算、算法优化集成起来,经过优化得到了光滑的翼型优化曲线,显着的提高了翼型的气动性能,解决了复杂的流场计算和外形优化计算联立求解、自动化运行的难题。本论文优化结果表明:基于多学科设计优化框架iSIHGT、CFD软件Fluent以及遗传优化算法的翼型优化方法适合翼型气动性能优化,为开发设计出适合于风力机的专用翼型提供了一种新的可靠的方法,为开发出具有我国自主知识产权的风力机专用翼型具有重要意义。
李睿[10]（2010）在《基于SA-GA算法的组合预测模型在个人信用评分中的应用研究》文中研究说明随着我国经济的高速增长和消费内需的不断扩大,以及城镇住房制度改革等相关政策的带动,近几年,我国个人信贷需求发展强劲,个人信贷规模也逐步扩大。但是,在不断发展的过程中,国内商业银行在个人信贷业务的风险管理中却存在着许多问题,尤其是缺乏适用于本国个人信用发展情况的个人信用评分方法。并且,这一问题已在一定程度上制约和阻碍了个人信贷业务的良性发展。因此,开发出一套能够有效降低风险的个人信用评分方法,不仅具有较高的学术价值,更具有较强的使用意义。本文针对个人信用评分问题,在国内外学者有关个人信用评分模型的研究基础上,并依据组合预测的原理,提出通过运用模拟退火遗传算法（SA-GA）优化组合模型中单一模型权重的方法,构建基于SA-GA算法的个人信用评分组合预测模型。首先从遗传算法（GA）以及模拟退火算法（SA）的原理出发,对GA在优化组合预测模型权重问题中的适用性,以及将局部搜索能力较强的SA算法引入全局搜索能力较强的GA算法问题中的可行性进行了详尽的分析。确定BP网络模型和RBF网络模型作为单一模型,基于SA-GA算法构建了个人信用组合预测模型,将组合预测模型的误判率作为SA-GA的适应度函数,利用SA算法较强的局部搜索能力来提高GA算法的整体预测效果。通过对两种单一模型、GA组合模型以及SA-GA组合模型在不同样本中的应用结果精度及稳健度的比较分析,可以看出组合模型可以有效地综合单一模型的优点,基于SA改进的GA算法在预测精度及稳健性上更具优势,而且可以更好地解释各变量对违约的影响,更利于模型实现预期的预测效果。
二、关于低阶BCI-代数计数问题的研究进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于低阶BCI-代数计数问题的研究进展（论文提纲范文）
（1）关于非结合（伪）Hoop代数与相关半群的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1(伪)Hoop代数的研究现状 |
| 1.2.2 非结合模糊逻辑代数的研究现状 |
| 1.2.3 相关半群的最新研究进展 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 内容安排 |
| 2 非结合Hoop代数(naHoop代数) |
| 2.1 引言与预备知识 |
| 2.2 naHoop代数的定义和性质 |
| 2.3 关于有限naHoop代数的示例 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 伪naHoop代数 |
| 3.1 引言与预备知识 |
| 3.2 伪naHoop代数的定义和性质 |
| 3.3 关于伪naHoop代数的有限阶示例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 非结合剩余格的naBL/naHoop滤子与naBL/naHoop代数 |
| 4.1 引言与预备知识 |
| 4.2 非结合剩余格的naBL-滤子和naHoop滤子 |
| 4.3 非结合剩余格与naBL/naHoop代数的联系 |
| 4.4 格序剩余广群的滤子与商代数 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 关于naHoop代数与相关半群 |
| 5.1 引言与预备知识 |
| 5.2 naHoop代数的伴随半群 |
| 5.3 naHoop代数与中智三元组群 |
| 5.4 中智三元组群与广义群 |
| 5.5 单中智三元组群 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）拓扑流体力学与量子涡旋的重联相互作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专有名词名称及符号对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 拓扑流体力学简史 |
| 1.2 重联问题的由来暨近年来国际上的进展 |
| 1.3 正文结构和说明 |
| 1.3.1 正文结构 |
| 1.3.2 补充说明 |
| 第2章 纽结理论与拓扑不变量 |
| 2.1 纽结理论基本概念与数值方法 |
| 2.2 Helicity与整体拓扑性质 |
| 2.2.1 Helicity与(自)缠绕数 |
| 2.2.2 Helicity与陈-Simons形式的对应 |
| 第3章 Gross-Pitaevskii方程与量子涡旋 |
| 3.1 数学工具介绍 |
| 3.1.1 弗莱内标架 |
| 3.1.2 帕德近似 |
| 3.2 Gross-Pitaevskii方程与数值求解 |
| 3.3 Gross-Pitaevskii方程的涡旋二维解 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 量子涡旋的数值模拟 |
| 4.1 Hopf链环形态的涡旋初始化 |
| 4.2 数值求解与数据处理 |
| 4.3 数值结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与后续工作展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 5.2.1 拓扑示性工具换为更强的纽结多项式不变量 |
| 5.2.2 复杂纽结涡旋的求解 |
| 附录 本文部分源代码(Matlab) |
| 附录一 基本涡旋环生成 |
| 附录二 涡旋链环各分支的整合 |
| 附录三 系统总Helicity计算 |
| 附录四 [4/4]阶帕德近似计算 |
| 附录五 系统总能量和总质量计算 |
| 附录六 Gross-Pitaevskii方程推演函数(一个时间步) |
| 附录七 Gross-Pitaevskii方程推演函数(全过程) |
| 附录八 主程序和全局变量设置 |
| 附录九 涡旋拓扑形态参数设置 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）面向全路网交通流优化的交通灯调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 交通灯调度研究现状 |
| 1.2.2 交通流预测研究现状 |
| 1.3 研究方法和论文结构 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 调度相关算法介绍 |
| 2.1 遗传算法 |
| 2.2 机器学习算法 |
| 2.2.1 机器学习算法概述 |
| 2.2.2 线性回归算法 |
| 2.2.3 自回归模型预测算法 |
| 2.3 本章小节 |
| 第三章 基于遗传算法和线性回归的智能交通灯调度研究 |
| 3.1 基于遗传算法的交通灯调度 |
| 3.1.1 算法调度架构 |
| 3.1.2 ITLSG算法介绍 |
| 3.2 基于遗传算法和线性回归的交通灯调度 |
| 3.2.1 算法调度架构 |
| 3.2.2 ITLSGMLR算法介绍 |
| 3.3 仿真交通场景的设计 |
| 3.3.1 交通场景描述 |
| 3.3.2 数据表结构介绍 |
| 3.3.3 车辆分流情况描述 |
| 3.4 惩罚值变量 |
| 3.4.1 惩罚值定义 |
| 3.4.2 惩罚值计算方法 |
| 3.5 实验结果与性能评估 |
| 3.5.1 基于遗传算法的交通灯调度算法结果评估 |
| 3.5.2 基于遗传算法和线性回归算法的交通灯调度算法结果评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 融合自回归模型短时预测的智能交通灯调度研究 |
| 4.1 算法调度架构 |
| 4.1.1 调度架构 |
| 4.1.2 算法调用过程 |
| 4.2 ITLSGMAR算法介绍 |
| 4.2.1 算法介绍 |
| 4.2.2 算法伪代码 |
| 4.3 实验结果与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作 |
| 附录 |
| 附录A 遗传算法Java功能代码 |
| 附录B 线性回归预测模型MATLAB代码 |
| 附录C 自回归预测模型MATLAB代码 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参与科研项目情况 |
| 致谢 |
（5）网络图像检索关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络图像检索研究概况 |
| 1.2.2 国内外典型系统 |
| 1.3 国内外研究热点 |
| 1.4 论文主要研究工作及章节安排 |
| 1.4.1 论文主要章节安排 |
| 1.4.2 论文主要创新及贡献 |
| 第二章 基于视觉特征的图像检索技术分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 视觉特征提取 |
| 2.2.1 颜色特征 |
| 2.2.2 纹理特征 |
| 2.2.3 形状特征 |
| 2.2.4 空间关系特征 |
| 2.2.5 语义特征 |
| 2.2.6 多特征融合 |
| 2.3 相似性度量 |
| 2.3.1 距离度量 |
| 2.3.2 相似系数度量 |
| 2.4 相关反馈 |
| 2.4.1 基于距离度量的算法 |
| 2.4.2 基于统计分析的算法 |
| 2.4.3 基于机器学习的算法 |
| 2.5 检索性能的评价 |
| 2.5.1 查全率和查准率 |
| 2.5.2 命中准确率 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于稳定兴趣点空域划分的图像检索算法(SIPRD) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于灰度的兴趣点检测 |
| 3.2.1 Moravec检测算法 |
| 3.2.2 SUSAN检测算法 |
| 3.2.3 Harris检测算法 |
| 3.2.4 Harris-Laplace检测算法 |
| 3.3 基于优化梯度滤波(ODF)的稳定兴趣点检测算法 |
| 3.4 基于稳定兴趣点空域划分的图像检索算法 |
| 3.4.1 凸包区域划分 |
| 3.4.2 环形区域划分 |
| 3.4.3 特征提取 |
| 3.4.4 相似性度量 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于显着区域不变特征的图像检索算法(SRIF) |
| 4.1 引言 |
| 4.2 尺度空间 |
| 4.2.1 线性尺度空间 |
| 4.2.2 非线性尺度空间 |
| 4.3 基于尺度不变兴趣点的显着区域检测算法 |
| 4.3.1 尺度不变兴趣点 |
| 4.3.2 显着区域检测 |
| 4.4 基于显着区域伪泽尼克矩的图像检索 |
| 4.4.1 伪泽尼克矩 |
| 4.4.2 特征提取 |
| 4.4.3 相似性度量 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于生态选择粒子群优化反馈(r/KPSO-RF)的图像检索算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 生态学粒子群优化算法 |
| 5.3 r/KPSO-RF |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向网络的图像检索系统框架研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 功能模块研究 |
| 6.2.1 人机交互 |
| 6.2.2 图像抓取 |
| 6.2.3 数据库管理 |
| 6.3 WIIRS系统设计 |
| 6.3.1 WIIRS框架设计 |
| 6.3.2 实验结果分析 |
| 6.4 非法信息过滤系统(PIRF)设计 |
| 6.4.1 肤色模型匹配层 |
| 6.4.2 偏暗图像检测层 |
| 6.4.3 决策层 |
| 6.4.4 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于遗传算法的卫星导航系统测距码设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 卫星导航系统中的测距码 |
| 2.1 传统测距码 |
| 2.1.1 m 序列 |
| 2.1.2 Gold 序列 |
| 2.2 四大导航系统中的测距码 |
| 2.2.1 GPS 中的测距码 |
| 2.2.2 GLONASS 中的测距码 |
| 2.2.3 Galileo 系统中的测距码 |
| 2.2.4 Beidou 系统中的测距码 |
| 2.3 测距码的设计要求 |
| 2.4 测距码的评价准则 |
| 2.4.1 相关函数 |
| 2.4.2 最终评价准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 遗传算法理论基础 |
| 3.1 遗传算法的基本数学理论 |
| 3.1.1 模式定理 |
| 3.1.2 积木块假设 |
| 3.2 遗传算法的基本原理 |
| 3.2.1 编码方法 |
| 3.2.2 适应度函数 |
| 3.2.3 遗传操作 |
| 3.3 遗传算法的工作流程及控制参数的选取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于遗传算法的测距码设计 |
| 4.1 适应度函数的设计及其他参数的选择 |
| 4.2 遗传算子的设计 |
| 4.2.1 交叉算子 |
| 4.2.2 变异算子 |
| 4.3 码的优选 |
| 4.3.1 优选准则 |
| 4.3.2 优选方法 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 4.4.1 与 C/A 码比较 |
| 4.4.2 与 Random 码比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 遗传算法概述 |
| 1.3 模糊控制理论发展概况 |
| 1.4 遗传算法优化模糊控制器现状 |
| 1.5 本论文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 遗传算法理论基础 |
| 2.1 遗传算法的基本概念及原理 |
| 2.1.1 遗传算法中的几个基本概念 |
| 2.1.2 遗传算法的基本原理 |
| 2.2 遗传算法的特点 |
| 2.3 基本遗传算法的应用步骤 |
| 2.4 遗传算法的基本操作要素 |
| 2.4.1 编码 |
| 2.4.2 初始种群的设定 |
| 2.4.3 适应度函数的选择 |
| 2.4.4 遗传操作运算 |
| 2.4.5 遗传算法控制参数设定 |
| 第三章 模糊控制基本理论 |
| 3.1 模糊控制的数学基础 |
| 3.1.1 模糊集合与隶属函数 |
| 3.1.2 模糊关系与模糊矩阵 |
| 3.2 模糊逻辑与模糊推理 |
| 3.2.1 模糊逻辑 |
| 3.2.2 模糊推理 |
| 3.3 模糊控制系统与模糊控制器的设计 |
| 3.3.1 模糊控制系统工作原理 |
| 3.3.2 模糊控制器的设计 |
| 3.3.3 常见的几种模糊控制器 |
| 第四章 基于改进遗传算法优化的模糊控制器设计 |
| 4.1 基本遗传算法存在的缺点 |
| 4.2 模糊控制器中的待优化问题 |
| 4.3 遗传算法的改进途径及策略 |
| 4.3.1 算法改进途径 |
| 4.3.2 算法改进策略 |
| 4.4 基于改进遗传算法的性能测试 |
| 4.5 应用改进遗传算法设计模糊控制器 |
| 4.5.1 对象参数编码 |
| 4.5.2 初始种群的生成以及适应度函数的确定 |
| 4.5.3 改进算法总体操作步骤 |
| 4.6 模糊控制器仿真研究 |
| 4.6.1 MATLAB仿真工具简介 |
| 4.6.2 仿真实验 |
| 第五章 改进双种群遗传算法对模糊控制系统的优化 |
| 5.1 双种群遗传算法 |
| 5.1.1 双种群遗传算法的典型结构 |
| 5.1.2 普通双种群遗传算法 |
| 5.2 改进双种群遗传算法实现 |
| 5.2.1 参数编码方式 |
| 5.2.2 初始群体生成与适应度函数的确定 |
| 5.2.3 选择操作 |
| 5.2.4 交叉操作与变异操作 |
| 5.3 改进双种群遗传算法的操作步骤 |
| 5.4 基于改进DPGA的二阶系统仿真研究 |
| 5.5 基于改进DPGA的单级倒立摆系统的模糊控制 |
| 5.5.1 倒立摆系统简介 |
| 5.5.2 单级倒立摆系统数学模型 |
| 5.5.3 模糊控制器的建立 |
| 5.5.4 单级倒立摆系统的仿真实验 |
| 5.5.5 单级倒立摆系统的实时控制 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（8）演化优化与演化建模方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 演化计算的发展状况 |
| 1.3 研究动机 |
| 1.4 本文工作与组织结构 |
| 2. 多目标子空间搜索演化算法 |
| 2.1 多目标优化 |
| 2.2 演化多目标优化算法的关键 |
| 2.3 多目标子空间搜索演化算法 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3. 隐显互补的GEP算法 |
| 3.1 遗传程序设计(GP)方法及分析 |
| 3.2 基因表达式编程(GEP)方法及分析 |
| 3.3 带语法树结构的GEP算子 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4. 广义预测控制演化策略 |
| 4.1 引论 |
| 4.2 步长控制自适应技术 |
| 4.3 广义预测控制技术 |
| 4.4 广义预测控制演化策略算法 |
| 4.5 实验和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5. 演化门限自回归时间序列建模 |
| 5.1 引论 |
| 5.2 门限自回归模型的演化自动建模 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于iSIGHT的水平轴风力机专用翼型优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 风力发电课题的背景意义 |
| 1.1.2 国内风力发电分析 |
| 1.1.3 国外风力发电分析 |
| 1.2 国内外风力机专用翼型发展现状 |
| 1.2.1 国外风力机专用翼型设计研究现状 |
| 1.2.2 国内风力机专用翼型设计研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 风力机翼型优化方法研究 |
| 2.1 优化理论 |
| 2.1.1 优化理论概论 |
| 2.1.2 遗传算法原理 |
| 2.1.3 多岛遗传算法 |
| 2.2 常用优化设计软件介绍 |
| 2.3 基于Matlab 的遗传算法性能测试 |
| 2.4 基于iSIGHT 的多岛遗传算法优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 风力机翼型气动性能的数值模拟 |
| 3.1 数值模拟理论基础 |
| 3.1.1 CFD 理论基础 |
| 3.1.2 翼型理论 |
| 3.2 翼型流场数值模拟方法 |
| 3.3 网格无关性验证 |
| 3.4 翼型数值试验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于iSIGHT 的风力机专用翼型气动性能的优化设计 |
| 4.1 多学科优化设计框架软件iSIGHT 简介 |
| 4.1.1 iSIGHT 的优势 |
| 4.1.2 iSIGHT 的工作过程 |
| 4.2 基于iSIGHT 的优化流程的建立 |
| 4.2.1 翼型的参数化表达方式及其几何生成模块 |
| 4.2.2 翼型网格划分模块 |
| 4.2.3 翼型CFD 计算模块 |
| 4.2.4 优化算法模块 |
| 4.2.5 优化流程 |
| 4.3 风力机专用翼型优化设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）基于SA-GA算法的组合预测模型在个人信用评分中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 个人信用评分的国内外研究现状 |
| 1.2.1 个人信用评分的发展历程 |
| 1.2.2 个人信用评分的国外研究现状 |
| 1.2.3 个人信用评分的国内研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的结构 |
| 第2章 基于SA-GA算法组合预测模型研究框架的构建 |
| 2.1 组合预测模型的基本原理及适用性分析 |
| 2.1.1 组合预测模型的基本思想及原理 |
| 2.1.2 组合预测模型在个人信用评分中的适用性 |
| 2.2 组合预测模型中权系数优化的方法选择 |
| 2.2.1 组合预测模型中权系数的确定 |
| 2.2.2 GA 优化组合模型权系数的原理及步骤 |
| 2.2.3 GA 优化组合模型权系数的适用性分析 |
| 2.2.4 GA 在优化问题中的局限性 |
| 2.3 基于SA-GA算法优化组合模型权系数的研究框架 |
| 2.3.1 SA算法的基本特性及实现步骤 |
| 2.3.2 SA算法优化GA算法的适用性分析 |
| 2.3.3 构建基于SA-GA的组合预测模型的基本思路及框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于SA-GA算法组合预测模型的实现 |
| 3.1 指标的选取及数据的预处理 |
| 3.1.1 国内外指标体系对比分析 |
| 3.1.2 指标体系的选择 |
| 3.1.3 数据的归一化处理 |
| 3.1.4 样本数据的分组 |
| 3.2 单一模型的选择 |
| 3.2.1 BP神经网络模型 |
| 3.2.2 RBF神经网络模型 |
| 3.3 组合预测模型的实现 |
| 3.3.1 GA 组合模型的构建 |
| 3.3.2 GA组合模型的实现过程 |
| 3.3.3 SA-GA组合模型实现的具体步骤 |
| 3.3.4 SA-GA组合模型实现的关键程序 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 预测结果的分析比较 |
| 4.1 比较分析的依据 |
| 4.2 单一模型的应用结果及分析比较 |
| 4.2.1 单一模型的预测精度比较 |
| 4.2.2 单一模型的稳健性比较 |
| 4.3 组合模型的应用结果及分析比较 |
| 4.3.1 GA 组合模型的应用结果 |
| 4.3.2 SA-GA 组合模型的应用结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、关于低阶BCI-代数计数问题的研究进展（论文参考文献）
- [1]关于非结合（伪）Hoop代数与相关半群的研究[D]. 王雪娇. 陕西科技大学, 2020(02)
- [2]拓扑流体力学及其新近发展[J]. 关昊,ZUCCHER Simone,RICCA Renzo L,刘鑫. 中国科学:物理学 力学 天文学, 2020(05)
- [3]拓扑流体力学与量子涡旋的重联相互作用[D]. 关昊. 北京工业大学, 2019(04)
- [4]面向全路网交通流优化的交通灯调度方法研究[D]. 赵彪. 华东师范大学, 2016(10)
- [5]网络图像检索关键技术研究[D]. 张旭. 西安电子科技大学, 2014(04)
- [6]基于遗传算法的卫星导航系统测距码设计[D]. 段峰. 哈尔滨工业大学, 2013(03)
- [7]遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究[D]. 吴宇轩. 东北石油大学, 2013(12)
- [8]演化优化与演化建模方法及其应用研究[D]. 蒋华. 武汉大学, 2013(06)
- [9]基于iSIGHT的水平轴风力机专用翼型优化设计[D]. 呼政魁. 南京航空航天大学, 2010(07)
- [10]基于SA-GA算法的组合预测模型在个人信用评分中的应用研究[D]. 李睿. 哈尔滨工业大学, 2010(03)