22、优化模型在矿石插值与外汇预测及密码算法中的应用探索

优化模型在矿石插值与外汇预测及密码算法中的应用探索

在矿石开采、金融预测以及密码安全等多个领域，模型的优化和算法的改进一直是提升效率和安全性的关键。下面将详细介绍改进的蚁群径向基算法在矿石插值中的应用、KECDBN - RBF 模型在外汇预测中的表现，以及基于阈值实现的 SMS4 S 盒设计在密码安全方面的探索。

改进蚁群径向基算法用于矿石品位插值

在对空间分散的非层状矿体品位进行插值时，采用了改进的蚁群径向基算法，并与反距离法进行了对比验证。均方误差表明，新模型方法的插值效果明显优于反距离法，这证明了基于新算法的空间插值在精度上有显著提高。在此基础上，构建了新的空间插值模型，并利用 VC ++ 和 OpenGL 环境开发实现了基于该模型的非层状矿体可视化软件，便于进一步研究矿体品位的空间分布规律与内部特征之间的相关性。

KECDBN - RBF 模型用于外汇预测

背景与问题提出

连续受限玻尔兹曼机（CRBM）作为一种非线性特征提取方法，具有强大的非线性高维数据模拟和特征提取能力，已应用于指纹识别、地球化学异常识别和金融研究等领域。然而，CRBM 是无监督学习算法，学习效果受学习程度限制，学习不足或过度都会影响对深层抽象特征的探索，因此需要监督学习过程。

CDBN 算法流程

CDBN 算法由多层 CRBM 组成，其具体流程如下：
1. 初始化 ：随机初始化视觉层节点状态 {Si}、隐藏层节点状态 {Sj} 以及各层的权重和参数 aj、bi。
2. 随机选择训练样本并更新隐藏层状态 ：随机选择一组