一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

基于低能见度场景中退化图像的增强方法

研究了低能见度条件下的图像清晰化方法,在基于频率域与空间域的传统算法的基础上,提出了传统算法互相结合的新算法,包括POSHE算法、基于POSHE算法与传统算法相结合的算法、有限对比自适应直方图均衡化的算法、基于CLAHE算法和POSHE算法与传统算法相结合的算法。以上几种算法,都能对含沙尘的这类图像进行不同程度的增强,得到了较为满意的结果。     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

一种求解单调非线性方程组的凸组合算法

将求解单调非线性方程组的CGD算法和MPRP算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,从而提出新的算法,并给出新算法的全局收敛性定理.通过数值实验比较新算法与CGD算法和MPRP算法的结果,可知新算法优于原算法.     

基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

基于自编码器和密度的融合离群点检测算法

针对基于栈式自编码器的离群点(SAE)检测算法和基于密度的离群点(LOF)检测算法检测精度不高的问题,提出了将SAE算法和LOF算法相结合的SAE-LOF算法.该算法的核心是对单独的SAE算法和LOF算法加入"投票"思想,通过神经网络训练权重,计算SAE算法和LOF算法加权投票结果,进而检测离群点.首先,训练并测试SAE,得到SAE的重构误差;其次,通过LOF算法得到局部离群因子;再次,将SAE算法的重构误差和LOF算法的局部离群因子作为新的特征输入到神经网络,进行有监督的训练;最后,将测试集分别经过SAE算法和LOF算法,再输入到神经网络,输出值最高的若干样本被预测为离群点.将SAE-LOF算法与SAE算法、LOF算法、KNN算法、孤立森林算法进行了比较,结果表明:SAE-LOF算法的预测结果具有更高的精度、更低的错误率以及更高的AUC值.该算法显著提高了分类器的性能.     

Koch曲线的序数理论与新算法设计

生成Koch曲线的常见算法是递归算法、Ls算法和IFS算法.针对现有三种算法的局限性,提出Koch曲线的序数理论,设计生成Koch曲线的OV算法.OV算法不需要递归调用,不占用大量空间,并且兼容于LS算法,还可以推广到Koch结构.最后,以OV算法为基础,提出LS2算法,有效地解决了LS算法的问题.     

SLIP算法的几种变形算法

SLIP算法是目前在实际中应用较多的输入排队调度算法。本文描述了SLIP算法,并介绍了SLIP算法与多次迭代SLIP算法的几种变形算法,并对所述变形算法的进一步扩展提出了建议与展望。     

指纹图像预处理算法的研究

综合现有的指纹预处理算法,通过大量实验,选择适当的指纹分割算法、方向滤波及二值化算法、细化算法、细化后处理算法,组成一套完整的指纹预处理算法.大量实验表明了这组组合算法的有效性.     

无约束优化问题新的谱共轭梯度法(英文)

通过结合牛顿法与PRP谱共轭梯度法提出一新的谱共轭梯度法.该方法为下降方法且为Birgin谱共轭梯度法与PRP共轭梯度法的线性组合.在适当的假设下算法全局收敛.     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛．混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题．同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例．     

算子非精确条件下确定正则化参数的一种方法

基于非标准的广义偏差原则,在算子及观测数据都有扰动的条件下,对于求解不适定问题的Tik-honov正则化方法,给出了一种选取正则化参数的简单迭代算法,并阐明了该迭代算法是一种线性模型函数算法.进一步地,利用线性模型函数方法,在一定条件下证明了所提出的选取正则化参数的简单迭代算法是收敛的,并通过数值算例验证了该方法的有效性.     

在乙醇—水介质中采用硫酸钡沉淀滴定法测定氯化钡中钡的含量

提出了在乙醇—水介质中采用硫酸钡沉淀滴定法测定氯化钡中钡的含量.试样溶解并消除干扰后,在pH2.0~3.0的乙醇—水介质中,以茜素S为指示剂,用Na2SO4标准溶液进行滴定.结果表明,改进后的方法简单、快捷、准确、省时、干扰小;与重量法相比,相对误差小于0.5%,说明该方法的准确度与重量法相当;其相对标准偏差仅为0.20%,说明其重现性好.因此,该方法是一种既便于教学实验,又可满足现场生产要求的快速分析方法.     

LAN系统性能评测方法研究

针对现有的LAN测试和性能评价方法主要采用模型方法和测试方法,在实际应用中都难以直接反映LAN系统的性能情况,提出了一种基于对象的结合模型方法和测试方法的以太网LAN系统性能评价的方法,通过一个实际的网络性能评价案例的应用所得到的结果与传统经验值基本吻合.     

一个求解非线性最小二乘问题的新方法

在Gauss-Newton(G-N)方法和Levenbery-Marquardt(L-M)方法(阻尼最小二乘法)的基础上给出了一种新的求解非线性最小二乘问题的方法，它是通过寻求新的非线性方程组的数值方法来实现的，首先给出了不用计算导数的求解非线性方程组的收敛迭代方法，该方法是建立在求解动力系统的稳定点的基础上，采用了较稳定的常微分方程初值问题的数值方法进行迭代求解，并采用Steffensen加速技术以提高收敛速度，最后，给出了用Matlab试算的数值例子、试验结果表明了该方法的有效性。     

等波纹线性相位FIR滤波器的1种设计方法

介绍了一种用Remez函数设计等波纹线性相位FIR滤波器的设计方法,并利用MATLAB强大的功能进行仿真。仿真结果表明,设计结果的各项性能指标均达到较高的要求,并且证明该方法是一种优化的设计方法。在同样的技术指标下,用这种方法设计得到的滤波器要比窗函数法和频率采样法得到的滤波器的长度均要小,而且设计过程简单易行。     

非线性渗流条件的低渗油藏产能计算方法

为了准确评价低渗透油藏的产能动态规律,针对低渗透油藏的渗流特点,建立了考虑非线性渗流特征的产能计算模型,并用Newton-Raphson方法对模型进行求解.结果表明:用启动压力梯度方法计算的产量将比用非线性渗流方法计算的产量低,特别是在井底流压较大时;而用达西方法计算的产量比用非线性渗流方法计算的产量高,特别是在井底流压较小时.非线性渗流方法比传统的启动压力梯度方法更能够反映低渗透油藏的渗流规律.     

一个超平方收敛的抛物线法公式

在有记忆单点迭代的Muller法中,引进了多点迭代思想,给出了有记忆多点迭代的抛物线法,其收敛阶由Muller法的1.839提高到2.414,达到了超平方收敛.计算实例表明该方法优于Muller法和牛顿法.     

齿轮的成型磨削

本文介绍一种提高齿轮精度的加工方法—成型磨削法。本方法是采用成型砂轮磨削齿型,比双碟型砂轮磨削生产效率要高。同时所需设备比蜗杆磨齿简单。因此,是一种很有价值的、先进的齿轮磨削方法。