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非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在非线性系统中,常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法,但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究,提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明,在利用激光干涉仪进行目标跟踪时,这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法,但是,从仿真结果可以看出,两种融合算法的差别不大,结果基本相同,因此,在非线性系统中,基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。 相似文献
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针对现有花朵授粉算法存在易早熟、寻优精度不高、搜索效率低下等问题,研究设计了一种改进的花朵授粉算法。该算法利用逻辑自映射函数对花粉粒进行混沌扰动,使缺乏变异机制的花粉粒集具有较强的自适应能力,有效地防止了算法后期最优解趋同的现象。利用变换算子对搜索空间进行动态收缩,使算法在寻优过程中保持较高的种群多样性,降低算法陷入局部极值的概率,从而提高算法的搜索效率和寻优精度。同时,结合花朵授粉的生物学特征,从机理上描述了改进后算法的具体实现步骤,对算法的收敛性和寻优性能进行了详细的剖析,并采用实数编码的方法分析了算法的收敛性,给出了算法的生物学模型和理论基础。实验结果表明,改进后的算法具有较好的性能。 相似文献
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研究了混合Flow Shop的调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计,系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成;在算法模块中,排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法,设备分配采用最先可用机器优先规则。另外,基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法,提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法,仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。 相似文献
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基于修正超指数迭代算法的双模式盲均衡算法仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:1
收敛速度和剩余均方误差是评价盲均衡算法性能优劣的主要参数之一。超指数迭代盲均衡算法收敛速度快,但是,该算法对高阶QAM信号具有较大的剩余均方误差。针对数字无线电信道的盲均衡问题,提出了一种修正的超指数迭代盲均衡算法,该算法可校正无线电信道引入的载波相位旋转,并具有较快的收敛速度。在此基础上又提出了一种双模式盲均衡算法,该算法在收敛阶段采用修正的超指数迭代算法,之后根据某一切换准则,切换到判决导引算法,可有效减小超指数迭代算法对高阶信号的剩余均方误差。通过仿真证明了本算法的有效性。 相似文献
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基于自适应天线与OFDM技术,提出一种新的自适应波束成形算法,获得了最佳的阵列加权系数。与传统算法相比,本算法不需要进行信道估计,因此,简化了系统结构。仿真结果表明,所提出的算法明显优于基于最大信噪比(Max-SNR)准则的波束成形算法。 相似文献
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本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法,对传统的BP算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统BP算法进行比较,该算法可以明显提高网络的收敛速度,说明它是一种实用的学习算法。 相似文献
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基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度,且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题(MOVRPFTW),建立了相应的数学模型。针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺陷,将单亲遗传算法和蚁群算法相结合,利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法,构建了多种单亲遗传混合蚁群算法,并进行算例测试。结果表明:与基本蚁群算法相比,单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优;同时,单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高,并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。 相似文献
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多层前向神经网络的RLS修正训练算法 总被引:3,自引:0,他引:3
文献[4]提出一种训练多层前向神经网络的快速学习算法—RLS算法,与标准BP算法相比有较高的学习效率,但该方法的主要缺陷是存在数值稳定问题和鲁棒性不强的问题。提出了一种修正的基于递推最小二乘算法(RLS)的多层前向神经网络的快速学习算法,证明了算法的数值稳定性,对两个系统进行了辨识,并与RLS训练算法和标准BP算法进行了比较,仿真结果显示了所提方法的鲁棒性和有效性。 相似文献
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一种新型的Ad Hoc网络分簇算法及其性能仿真 总被引:10,自引:1,他引:9
现存的Ad Hoc网络分簇算法大都只考虑影响网络性能的某个方面的因素,因此这些分簇算法的应用场合非常受限,本文在现存分簇算法的基础上设计了一种考虑多方面因素的新型分簇算法,可以在一定程度上改善网络的性能,并且具有较强的通用性,首先介绍了分簇算法提出的背景和一些相关的定义和假设,然后说明了几种现存的分簇算法的不足,接着重点分析了一种性能较好的分簇算法一自适应按需加权分簇算法,最后通过模拟对该分簇算法与其它映几种算法进行了性能比较和评价。 相似文献
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确定性联合补充问题的模型及算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对确定性联合补充库存控制系统进行分析,得出其关键问题是确定系统的联合补充周期和各品种货物的补充频率。建立问题的确定性联合补充数学模型,并分别介绍解决此类问题的传统算法。针对传统算法的局限性,提出一个新型的启发式算法。该算法可通过迭代过程求得问题的近似最优解。最后,通过算例对该算法进行验征,并同其它传统算法进行比较分析。结果表明该算法可以有效地解决此类问题。 相似文献
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