结合改进的PCC算法与LBG算法的高效码书设计

针对传统LBG算法因依赖于初始码书的选取,从而容易陷入局部最小的问题,提出一种改进的基于PCC的LBG快速算法。它结合了非迭代算法的码书生成速度和迭代算法码书质量高的优点,使得整体算法的性能得到了很大的提高。实验表明,该整体算法具有收敛速度快、码书性能佳等优点,其PSNR比传统的LBG算法提高3.17 dB。     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

基于多普勒频率变化率的无源定位算法研究

针对新型无源探测系统的要求,在原有多普勒频率变化率无源定位算法的基础上,为提高定位精度和收敛速度,提出了增加多普勒频率作为观测量,同时引入EKF算法对原始定位结果进行了处理。计算机仿真结果表明,改进后的算法能够满足新型无源探测系统的技术要求。     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于隐Markov树的设备状态综合诊断模型

为了充分利用小波系数之间的统计相依性以更有效地诊断设备状态,提出了一种基于隐Markov树(HMT)的综合诊断模型。首先通过主成分分析将来自多个传感器的信号转换为主成分,求出各主成分对应的频谱,然后通过比较对已训练的各HMT模型的适应度,运用Bayes决策融合法则得到设备状态综合诊断决策。为了克服HMT模型存在的计算溢出困难,采用尺度变换对EM算法进行了改进。通过两个实例验证了该综合诊断模型具有较高的诊断准确率。     

基于遗传算法的RLV再入轨迹优化设计

飞行器再入轨迹优化是一类最优控制问题。传统的优化方法存在初始值敏感问题。利用小生境技术和精英方法改进适应值共享拥挤遗传算法,并将其用于RLV再入轨迹优化设计。以终端时间固定的空间最小控制能量再入轨迹和终端时间自由的平面最小热载再入轨迹为例,详细讨论了遗传算法用于再入轨迹优化设计所需要解决的一些关键问题。仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到全局最优解,对初始猜测值不敏感,能够方便用于RLV的再入轨迹方案选择和优化设计。     

改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm

0 IntroductionThe useful texts information in the Web is analyzed bythe method of Web information retrieval according tothe requirement of the user . To get the information of citingtexts and relative key words fromthe Web,we can searchforlots of correlativeinformation data storedinthe Web databaseby Webinformationretrieval .This paper appliedthe method-ology of data mining to Web information retrieval since thepurpose of data miningisto discover thefrequent patternfromthe Web.Alot of studi…