A Novel Approach for Multispectral Satellite Image Classification Based on the Bat Algorithm

Among the multiple advantages and applications of remote sensing, one of the most important uses is to solve the problem of crop classification, i.e., differentiating between various crop types. Satellite images are a reliable source for investigating the temporal changes in crop cultivated areas. In this letter, we propose a novel bat algorithm (BA)-based clustering approach for solving crop type classification problems using a multispectral satellite image. The proposed partitional clustering algorithm is used to extract information in the form of optimal cluster centers from training samples. The extracted cluster centers are then validated on test samples. A real-time multispectral satellite image and one benchmark data set from the University of California, Irvine (UCI) repository are used to demonstrate the robustness of the proposed algorithm. The performance of the BA is compared with two other nature-inspired metaheuristic techniques, namely, genetic algorithm and particle swarm optimization. The performance is also compared with the existing hybrid approach such as the BA with K-means. From the results obtained, it can be concluded that the BA can be successfully applied to solve crop type classification problems.

Analytical Methods of Residual Strength in Injecting Water Pipeline

In this paper, common criterions about residual strength evaluation at home and abroad are generalized and seven methods are acquired, namely ASME-B31G, DM, Wes-2805-97, CVDA-84, Burdekin, Irwin and J integral methods. BP neural network are Combined with Genetic Algorithm (GA) named by modified BP-GA methods to successfully predict residual strength and critical pressure of injecting water, corrosion pipelines. Examples are shown that calculation results of every kind of method have great difference and calculating values of Wes-2805-97 criterion, ASME-B31G criterion, CVDA-84 criterion and Irwin fracture mechanics model are conservative and higher than, those of J integral methods while calculating values of Burdiken model and DM fracture mechanics model are dangerous and less than those of J integral methods and calculating values of modified BP-GA methods are close and moderate to those of J integral methods. Therefore modified BP-GA methods and J integral methods are considered better methods to calculate residual strength and critical pressure of injecting water corrosion pipelines

Optimization of positions and currents of tokamak poloidal field coils using genetic algorithms

Plasma equilibrium geometry has a great influence on the confinement and magnetohydrodynamic stability in tokamaks. The poloidal field (PF) system of a tokamak should be optimized to support the prescribed plasma equilibrium geometry. In this paper, a genetic algorithm-based method is applied to solve the optimization of the positions and currents of tokamak PF coils. To achieve this goal, we first describe the free-boundary code EQT Based on the EQT code, a genetic algorithm-based method is introduced to the optimization. We apply this new method to the PF system design of the fusion-driven subcritical system and plasma equilibrium geometry optimization of the Experimental Advanced Superconducting Tokamak (EAST). The results indicate that the optimization of the plasma equilibrium geometry can be improved by using this method.

Avaliação de proposições matemáticas para interpretação do comportamento de solos residuais não saturados

Nas últimas décadas, teorias têm sido formuladas para interpretar o comportamento de solos não saturados e estas têm se mostrado coerentes com resultados experimentais. Paralelamente, várias técnicas de campo e de laboratório têm sido desenvolvidas. No entanto, a determinação experimental dos parâmetros dos solos não saturados é cara, morosa, exige equipamentos especiais e técnicos experientes. Como resultado, essas teorias têm aplicação limitada a pesquisas acadêmicas e são pouco utilizados na prática da engenharia. Para superar este problema, vários pesquisadores propuseram equações para representar matematicamente o comportamento de solos não saturados. Estas proposições são baseadas em índices físicos, caracterização do solo, em ensaios convencionais ou simplesmente em ajustes de curvas. A relação entre a umidade e a sucção matricial, convencionalmente denominada curva característica de sucção do solo (SWCC) é também uma ferramenta útil na previsão do comportamento de engenharia de solos não saturados. Existem muitas equações para representar matematicamente a SWCC. Algumas são baseadas no pressuposto de que sua forma está diretamente relacionada com a distribuição dos poros e, portanto, com a granulometria. Nestas proposições, os parâmetros são calibrados pelo ajuste da curva de dados experimentais. Outros métodos supõem que a curva pode ser estimada diretamente a partir de propriedades físicas dos solos. Estas propostas são simples e conveniente para a utilização prática, mas são substancialmente incorretas, uma vez que ignoram a influência do teor de umidade, nível de tensões, estrutura do solo e mineralogia. Como resultado, a maioria tem sucesso limitado, dependendo do tipo de solo. Algumas tentativas têm sido feitas para prever a variação da resistência ao cisalhamento com relação a sucção matricial. Estes procedimentos usam, como uma ferramenta, direta ou indiretamente, a SWCC em conjunto com os parâmetros efetivos de resistência c e . Este trabalho discute a aplicabilidade de três equações para previsão da SWCC (Gardner, 1958; van Genuchten, 1980; Fredlund; Xing, 1994) para vinte e quatro amostras de solos residuais brasileiros. A adequação do uso da curva característica normalizada, proposta por Camapum de Carvalho e Leroueil (2004), também foi investigada. Os parâmetros dos modelos foram determinados por ajuste de curva, utilizando técnicas de problema inverso; dois métodos foram usados: algoritmo genético (AG) e Levenberq-Marquardt. Vários parâmetros que influênciam o comportamento da SWCC são discutidos. A relação entre a sucção matricial e resistência ao cisalhamento foi avaliada através de ajuste de curva utilizando as equações propostas por Öberg (1995); Sällfors (1997), Vanapalli et al., (1996), Vilar (2007); Futai (2002); oito resultados experimentais foram analisados. Os vários parâmetros que influênciam a forma da SWCC e a parcela não saturadas da resistência ao cisalhamento são discutidos.

Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada

O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas

Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

Neuro-Fuzzy genetic system for selection of construction project managers

Choosing a project manager for a construction project—particularly, large projects—is a critical project decision. The selection process involves different criteria and should be in accordance with company policies and project specifications. Traditionally, potential candidates are interviewed and the most qualified are selected in compliance with company priorities and project conditions. Precise computing models that could take various candidates’ information into consideration and then pinpoint the most qualified person with a high degree of accuracy would be beneficial. On the basis of the opinions of experienced construction company managers, this paper, through presenting a fuzzy system, identifies the important criteria in selecting a project manager. The proposed fuzzy system is based on IF-THEN rules; a genetic algorithm improves the overall accuracy as well as the functions used by the fuzzy system to make initial estimates of the cluster centers for fuzzy c-means clustering. Moreover, a back-propagation neutral network method was used to train the system. The optimal measures of the inference parameters were identified by calculating the system’s output error and propagating this error within the system. After specifying the system parameters, the membership function parameters—which by means of clustering and projection were approximated—were tuned with the genetic algorithm. Results from this system in selecting project managers show its high capability in making high-quality personnel predictions

红发夫酵母发酵虾青素的研究

红发夫酵母分离于北美西部高山地区和日本一些岛屿上落叶树的渗出液中，因其所产主要色素为在水产养殖、食品和医药工业有广阔应用前景的虾青素而成为研究的热点。本论文对红发夫酵母Phaffia rhodozyma 的生长特性、培养参数与培养基组分对生长和虾青素积累的影响及其优化、虾青素合成的调节控制、虾青素的提取测定及红发夫酵母耐高温菌种的诱变进行了系统的研究。 虾青素是红发夫酵母的胞内色素，要对其进行分析首先要对红发夫酵母进行破壁处理，实验发现二甲亚砜是最有效的破壁溶剂，用氯仿和丙酮可以有效地把类胡萝卜素从二甲亚砜破壁后的红发夫酵母细胞中提取出来。 在固定摇床转速为200 rpm，温度为20 ℃的条件下，当种龄为36 h，以10％的接种量接入装液量为30 mL的250 mL三角瓶，初始pH为5.5时最有利于红发夫酵母的生长及类胡萝卜素的合成。 本实验中红发夫酵母最佳利用碳、氮源分别为蔗糖和蛋白胨，但蛋白胨价格昂贵，不适宜作单一氮源，因此使用硫酸铵和酵母膏作为复合氮源。 本论文采用了BP神经网络结合遗传算法的方法来优化红发夫酵母的发酵培养基，得到红发夫酵母发酵培养基的最佳配比为：蔗糖45.10 g/L、硫酸铵3.00 g/L、硫酸镁0.80 g/L、磷酸二氢钾1.40 g/L、酵母膏3.00 g/L、氯化钙0.50 g/L，使用优化后的培养基发酵类胡萝卜素产量达到8.20 mg/L，干重达到9.47 g/L，类胡萝卜素的产量比起始培养基提高了95.90%，干重提高了89.40%。 从代谢途径出发对红发夫酵母合成虾青素调控调控，选择谷氨酸、乙醇、VB1作为添加剂，通过正交试验设计得出三者添加水平分别为0.2 g/L，0.1% (V/V)，10 mg/L时，类胡萝卜素产量提高了25.73%，达到了10.31mg/L。 通过上述优化培养，本论文中红发夫酵母的虾青素产量从1.33 mg/L提高到9.12 mg/L，产量提高了6.86倍；总类胡萝卜素产量从4.23 mg/L提高到10.31 mg/L，产量提高了2.44倍；细胞干重从5.00 g/L提高到11.35 g/L，提高了2.27倍，总体提高效果显著。 红发夫酵母属于中低温菌，本论文采用紫外复合诱变的方式，通过高温筛选，得到一株能在35 ℃下能生长的突变株，但所产类胡萝卜素中虾青素所占比例很小，可能是诱变改变了红发夫酵母的代谢途径，阻断了虾青素的合成。 Phaffia rhodozyma is a heterobasidiomyceteous yeast that was originally isolated from the slime fluxes of brich tree wounds in mountain regions of northern Japan and southern Alaska. Phaffia rhodozyma produces astaxanthin as its principal carotenoid pigment, which has potential applications in acquaculture, food and pharmaceutical industry. This paper researched ways to break cell, analysis of astaxanthin, characteristics of growth, culture parameters and the effects of components of medium on growth and astaxanthin formation , optimization of culture medium, control of astaxanthin synthesis and mutagenesis of Phaffia rhodozyma. It is necessary to disrupt the yeast cell for extracting astaxanthin considering the yeast accumulating carotenoids in cell. Dimethyisulphoxide was the most effective solvent for breaking the yeast cell; acetone and chloroform were effective to extract carotenoids out of the disrupted cell. The optimum pH for growth and carotenoids synthesis is 5.5, the optimum medium volume is 30 mL (in 250 mL flask), the optimum culture time of inoculum is 36 h, the optimum inoculum concentration is 10%. The research on culture medium showed: sucrose is the best one of 6 carbon sources for growth and astaxanthin synthesis. Peptone is the best nitrogen source for growth and astaxanthin synthesis. Uniform Design was used for trial design of the formula medium components, then back-propagation neural network was established to modeling the relationships between the carotenoid yield and the concentration of medium components. Genetic algorithm (GA) was used for global optimization of the model. The optimum combination of the medium was obtained: sucrose 45.10 g/L, ammonium sulfate 3.00 g/L, magnesium sulfate 0.80 g/L, potassium dihydrogen phosphate 1.40 g/L, yeast extract 3.00 g/L, calcium chloride 0.50 g/L. The yield of carotenoid reached 8.20 mg/L, which was 95.90% higher than that of the original medium. Glu, VB1 and ethanol were selected as fermentation addictives, after Orthogonal Test, the carotenoid contents increased by 25.73% when adding 0.16 g/L Glu, VB1 10 mg/L and ethanol 0.1% (V/V). After the above optimization, the astaxanthin content increased 6.86 folds, which is 9.12 mg/L. The carotenoids content increased 2.44 folds, which is 10.31 mg/L. The biomass increased 2.27 folds, which is 11.35 g/L. Phaffia rhodozyma grows in the mild temperature range of 0 to 27 ℃, in this work, a thermotolerant mutant was selected through UV-irradiation. It can grows at 35 ℃, and showed increased carotenoid content. The optimal growth temperature for this mutant is 30 ℃. But the mutant can only produce carotenoids with little astaxanthin accumulation.

Comparison of different methods for variable selection

In chemistry for chemical analysis of a multi-component sample or quantitative structure-activity/property relationship (QSAR/QSPR) studies, variable selection is a key step. In this study, comparisons between different methods were performed. These methods include three classical methods such as forward selection, backward elimination and stepwise regression; orthogonal descriptors; leaps-and-bounds regression and genetic algorithm. Thirty-five nitrobenzenes were taken as the data set. From these structures quantum chemical parameters, topological indices and indicator variable were extracted as the descriptors for the comparisons of variable selections. The interesting results have been obtained. (C) 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。

一种立体视觉系统高精度标定方法

本文介绍使用广角镜头成像的立体视觉系统的高精度标定方法,该方法利用平面单应矩阵约束估计像机内外参数的初值,优化过程中将三维重投影误差作为评价函数,结合遗传算法完成寻优过程,以保证估计出的像机参数是全局最优,避免陷入局部极小。实验结果表明:该方法的空间定位精度与传统方法相比有很大程度的提高。

一种基于遗传线性搜索算法的关节手模型匹配方法

提出了一种可替代传统搜索算法的改进型模型匹配算法 这种算法将遗传算法 (GeneticAlgorithm ,GA)和经典的线性搜索算法 (LineSearch ingAlgorithm ,LSA)相结合 它能保证匹配解是全局最优的并且运算是近乎实时的

最优Fuzzy—GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法，该控制器由离线和在线2部分组成，在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间及调速时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*，Ti^*及Td^*，为在线部分调节的初始值，在在线部分，采用一个专用的PID参数优化程序，以离线部分获得的Kp^*,Ti^*及Td^*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率·↑e，通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，计算机仿真结果表明，与传统的PID控制器相比，这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能，可用于控制不同的对象和过程。

理性遗传算法及其在多机器人运动协调中的应用

面对传统遗传算法在解决一些复杂问题时所存在的收敛慢或早熟等困难 ,基于仿人理性决策原则 ,提出一种具有更丰富进化含义的进化算法——理性遗传算法 .其通过遗传信息的反馈或理性规则的建立来指导遗传操作的进行 ,从而将种群内部知识与经验的继承和学习更有效地结合在遗传算法之中 .相对于传统遗传算法 ,较好地解决了多机器人确知环境下协调运动规划问题 .理论分析和仿真实验结果都是令人鼓舞的 .

基于遗传算法的单机提前/拖期调度方法研究

针对对工件有不同交货期要求 ,并对提前 /拖期工件进行惩罚的一类单机调度问题 ,提出了基于遗传算法的优化方法 .提出一种基于“非”一致次序交叉算子的遗传算法 ,用于排序优化 ;在分析了惩罚函数性质的基础上 ,给出了最优开工时间算法 .对不同规模的调度问题 ,应用本文提出的算法与其它算法进行了比较 ,结果表明该方法具有优良的性能 .