基于改进Paik型Hoptield网络的图像复原

针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.     

一种改进的Hopfield神经网络对TSP问题的求解方法

论文对Hopfield神经网络的能量函数进行重构,使得新能量函数具有参数少、表达式简洁、计算效率高等特点;并引入遗传算法中的变异算子,使得改进后的Hopfield神经网络的具有自适应调整的功能.同时,针对有效解易陷入局部极小值等问题,运用数据转换技术、贪心算法等对有效解进行优化.最后对不同规模的TSP问题仿真,结果表明这些改进方法和技巧是可行的.     

带约束的多目标优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络的特点,建立了基于带宽约束的能量和时延多目标优化的网络模型,提出了一种改进的理想点多目标优化路由选择算法.算法解决了不同目标的量纲差异问题,并通过调整相关系数来适应不同业务对能量和时延的不同要求.实例计算结果表明了算法的可行性.与最小时延算法和最大剩余能量算法相比,该文算法提高了以能量和时延为参数的评价函数的综合性能指标.     

无线传感器网络FTSP时间同步算法研究及改进

时间同步是无线传感器网络的关键技术之一,在分析FTSP算法的基础上,提出一种同步误差更小、精度更高的改进算法,并且使用NS2仿真工具对改进算法进行仿真,实验结果表明改进后的算法能有效提高网络的同步精度.     

基于分簇结构的电池射频能量搜集和恢复策略

为提高传感器节点无线射频能量搜集效率和能量恢复效果,提出了一种无线传感器网络电池能量搜集和恢复策略.该策略在分簇网络结构下利用供能节点对搜能节点处可用无线射频能量的影响和不同分簇网络通信机制对电池不同状态进行调度,去除无用传输节点来提高无线射频能量搜集效率.在电池能量恢复方面采用一种改进的马尔科夫模型,根据电池非线性特性并考虑电池饱和门限状态,利用电池的占空期对电池能量进行恢复.实验结果表明在电池睡眠时间进行能量恢复与实际测量电池电量对比分析,电池的恢复能量与实际测量值之间相差在5%以内.另外,实验仿真验证了搜能节点周围传输能量节点数量为5时达到最佳值,这和理论证明的结果一致.所提出的分簇结构电池射频能量搜集和恢复策略能有效延长传感器网络生命周期.     

利用连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型构造

在给出有中心聚类问题的数学描述后,把聚类问题转化为组合优化计算问题。利用连续Hopfield神经网络的优化计算能力,设计并构造了基于连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型。详细描述了模型的网络映射过程、推导了模型的状态转换方程以及能量函数,并通过引入竞争机制简化了状态转换方程和能量函数的迭代形式,最终给出了所构造模型的收敛性证明。同时通过在图像压缩编码中的应用验证了该模型的有效性和合理性。     

一类中立型Hopfield神经网络的全局吸引集

研究了一类中立型Hopfield网络的吸引集,得到了吸引集存在的新判据。     

一个关于Hopfield网络的定理

Hopfield提出一个连续状态的神经网络模型,使之与模拟电路直接对应^[1],随后有大量的文献论述了这种网络的理论与应用.     

基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.     

攻击检测安全LEACH路由协议

提出一种基于攻击检测的安全LEACH协议S-LEACH.该协议根据LEACH协议的特点,采用在簇头选举和数据传输阶段在数据包尾部捎带检测参数信息的方法,通过节点能量和接收信号强度值,综合判断传感器网络中的HELLO flood攻击和Sybil攻击;同时针对簇头节点和簇内节点的攻击,分别设计了2种检测方法,提高了检测精度.最后在NS-2软件中建立了WSN真实网络空间的Jakes信道模型,利用该模型验证了S-LEACH协议的安全性.     

基于L1拟合与光滑正则化的图像去噪声问题的半光滑性分析

基于L1拟合与光滑正则化的图像去噪声问题能够转化为一个非光滑方程.在此基础上,证明了非光滑方程是强半光滑的,因而解此方程的广义牛顿法具有局部二次收敛性.     

基于粒子群算法的珩磨加工参数优化研究

粒子群算法具有计算简单,收敛速度快和良好的全局与局部收敛能力等特点.通过对珩磨加工工艺参数的分析,构建了基于粒子群算法的珩磨加工参数智能选择模型,在理论模型的基础上通过实验数据对模型参数进行了优化.研究证明该方法用于珩磨加工工艺参数的选择具有可靠性高、选择操作简单、实用性强等优点.     

一类交错级数的敛散性判定

级数的敛散性判定本质上是函数极限的计算.基于高等数学中级数敛散性判别的多种方法,并利用特殊函数的极限,给出了一类交错级数的敛散性.     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

迭代公式的一种加速收敛方法

基于求解非线性方程迭代公式收敛速度的定义,提出了一种新的迭代加速方法,特别对具有p(p≥2)阶收敛的迭代公式可以至少加速到p2+1阶,当1＜p＜2时,收敛阶可以提高到p2 +p-1阶,另外也讨论了p=1的情形.     

基于新息更新的时变步长LMS算法(TVSLMS)

提出一种基于新息更新的时变步长LMS算法(TVSLMS).该算法结构简单,时变步长设计新颖,与典型的LMS算法,如著名学者Windrow的LMS算法和Doherty和Porayath所提出的DLMS算法相比,TVSLMS算法收敛速度最高.尤其是算法所引入的收敛加速度,对收敛速度具有灵敏的调速作用.     

一种基于网络安全控制的蜂群算法应用研究

本文基于网络安全控制的蜂群算法（BCA），针对该算法中的不足之处基于Boltzmann选择机制提出了一种改进的基于网络安全控制的蜂群算法（BBCA）用来优化多变量函数．研究证明该算法能够在充分保证群体多样化的同时加速整个算法的收敛速度，从而提高算法的全局收敛率．     

解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

利用基于分区搜索的自适应遗传算法求解TSP问题

为了提高用遗传算法求解旅行商问题（TSP）的收敛速度，结合自适应算子和父子竞争策略等优化思想．提出了基于分区搜索的自适应遗传算法．该算法将整个搜索区域分成若干个较小的搜索区域，先进行局部搜索．在得到局部较优的基因组合后，再进行全区域搜索，不但提高了遗传算法的收敛速度，而且改进了变异算子的操作性能．通过TSP问题的求解表明，基于分区搜索的自适应遗传算法是一种稳定、高效的优化算法。