运用改进差分进化算法辨识Hammerstein模型

针对非线性系统Hammerstein模型,利用差分进化算法对非线性模型进行参数辨识,将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题。为了增强差分进化算法的辨识性能,采用一种自适应变异差分进化算法,即引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性避免早熟;在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏。最后通过仿真对比实验表明,改进的差分进化算法比基本差分进化算法精度更高、非线性辨识能力更强。     

基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测

提出一种马尔可夫链和模糊聚类相结合的预测方法,针对时间序列中出现的各种随机现象,分别建立数学模型.对样本所属状态采用模糊划分,使分类更符合实际情况;利用马尔可夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测.该方法在电力系统负荷预测中使用,提高了算法的全局最优性能.在时间序列呈现较强的随机性时,本算法具有明显的优越性.仿真结果表明,对于各种扰动因素,预测误差可控制在3.5%以内.     

解实q一致光滑Banach空间中的带有P-η-增生算子的变分包含问题

介绍了q-致光滑Banaeh空间中一类带有P-η-增生算子的变分包含问题.利用P-η-增生算子的预解算子,提出了一个求解这类变分包含问题的迭代算法,并分析了算法的强收敛性.     

蚂蚁算法及其在机械优化设计中的应用

在蚂蚁算法基本原理的基础上,通过引入蚁群更新、沿途搜索等策略,对算法进行了改进. 用C语言设计了蚂蚁算法程序,通过典型优化设计问题进行了验证,并给出了机械优化设计实例. 实例表明,改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强,程序运行可靠.     

求解最小覆盖问题的快速近似算法的进一步研究

分析了已有求覆盖平面上给定的若干个点的尽可能小的圆的问题的算法。给出了一个新的求解最小覆盖问题的算法，其计算时间复杂度为平面上给定的点数量的线性函数，该算法已编程实现，通过几万例随机算例的实际计算比较，表明算法所得结果的平均精度比已有的各种快速近似算法所得的精度要高，而且具体每例所需的计算时间均比已有快速近似算法对应的计算时间要短。     

一种基于叠加导频的OFDM系统迭代信道估计算法

提出了一种在OFDM系统中,基于叠加导频和时域最小平方准则的迭代信道估计算法,该算法利用多个OFDM符号进行联合信道估计,且在接收端根据估计得到的信道信息实时地更新发送序列,采用反馈迭代算法不断地更正信道信息,有效地提高了信道估计性能.     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题.工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工.本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比.进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法.     

无线传感器网络多目标路由的改进蚁群算法

提出一种集能耗、时延、鲁棒性和传输效率等于一体的多目标路由,且各目标的权重可以根据实际情况进行调节,具有较强的灵活性,提出一种正反馈和负反馈并存机制的蚁群算法,其主要思想是,若前路径比以往求得的最好路径性能更优,则当前路径信息素将加强,同时用当前路径取代最好路径,否则当前路径信息素减弱.用该改进的蚁群算法求解无线传感器网络多目标路由问题,实验数据表明:改进的蚁群算法的路由各方面性能良好,并优于目前其他典型路由.     

基于形状配准方法的研究与改进

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,本文分析了基于形状配准方法的特点,并提出了一种改进的基于面的配准方法,该方法在保持基于面配准精度的同时减少了计算量。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.