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11.
为了有效地控制仿射传播聚类的全局搜索和局部搜索,将仿射传播聚类视作一个搜索能量函数最小值的方法,提出一种基于动态阻尼因子策略的动态阻尼仿射传播聚类.使用两阶段动态阻尼因子策略,使得仿射传播聚类迭代过程中阻尼因子不再是静态固定值,而是自适应的动态改变值,构造了1种线性策略和2种非线性策略来动态改变阻尼因子的值.在标准数据集上的实验结果表明:动态阻尼仿射传播聚类避免了仿射传播聚类发生震荡,同时可以加快仿射传播聚类的收敛.  相似文献   
12.
将线性时序逻辑公式转换成Büchi自动机是显式模型检测中的关键环节,Tableau规则是常用转换算法。该文提出了基于Tableau规则的改进算法,将线性时序逻辑公式转换成基于迁移的Büchi自动机。通过在状态和迁移中加入∪公式的满足信息,实现了用一个接受条件集合判断执行序列是否可接受,避免了使用多个接受条件集合进行判断。改进算法引入了按需即时(on-the-fly)去扩展化机制,算法展开状态节点的同时进行状态有效性检测,删除无效节点,合并等价状态和迁移,避免了后置化简。与其他转换工具进行比较实验表明,该算法具有执行速度快、生成自动机的状态数和迁移数少的特征。  相似文献   
13.
基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法   总被引:4,自引:1,他引:3  
在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.  相似文献   
14.
求解约束优化问题的动量粒子群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决约束优化问题,提出使用双可行域吸引子策略改进动量粒子群算法。该算法只需初始种群中有一个粒子位于可行域内,随着搜索过程的进行,整个种群自动进入可行域内搜索。一方面,在搜索过程早期,由于可行域内粒子少,所有粒子移向相同的吸引子,整个种群迅速进入可行域内。另一方面,随着进入可行域粒子的增多,由于每个粒子使用距本身最近的可行域吸引子,较好地维持了种种群的多样性,避免早熟现象的发生,使算法具有较好的寻优性能。与国际上当前解决约束优化问题的粒子群算法在4个标准约束优化函数上测试比较,实验结果表明本算法取得的最优值要优于其它粒子群算法。
Abstract:
The strategy that two good positions in feasible region worked as attractors was incorporated into momentum particle swarm optimization algorithm in order to resolve constrained optimization problems. The resulting algorithm only requires that one of the initial particles is in the feasible region, and then all particles in the swam automatically move into the feasible region. On the one hand, in the early iterations few particles appear in the feasible region and hence all particles move toward the same attractors, so the particles soon enter into the feasible region. On the other hand, as the number of particles in the feasible region increases, each particle adopts the most near attractor so that each particle has different attractor. Therefore, the algorithm maintains the diversity of the population, alleviates the premature, and hence achieves good performance. The algorithm is compared with other particle swarm optimization algorithms on four benchmark functions. The experimental results show that the solution of the algorithm is better than that of others.  相似文献   
15.
针对已有移动协同研究中尚缺乏既能描述移动性、又能描述协作性的演算系统,提出了一种扩展式动态环境演算范型(EMA).在对动态环境演算中的基本概念"环境"进行深入解析的基础上给出其在协同计算情境下的新语义,之后抽取刻画协同行为的基础动作A,并将A作为刻画协作性的基本单位.进而将动作行为理论引入到动态环境演算中,即在动态环境演算的基础上将A作为参与环境演算的基本实体,从而借助已有动态环境演算对移动性的描述能力来刻画移动协同计算的移动性,同时借助A刻画了移动协同中的协作性.最后给出了基于EMA的移动协同行为实例描述.较之经典动态环境演算,EMA弥补了不能刻画移动协同中的协作性缺陷,为移动协同理论框架的完善提供了依据,为移动协同应用的构建提供了一种新的理论基础.  相似文献   
16.
基于先验知识的三维模型特征选择算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于内容的三维模型检索被广泛运用于许多研究领域.为了弥补特征提取算法描述模型特征的不足,提高三维模型的检索效果,该文提出了一种基于先验知识的三维模型特征向量动态选择算法.该算法利用查询模型计算各种特征向量的先验知识,然后动态地选择描述能力较强的特征向量计算模型之间的相似度距离.实验采用标准的模型库Princeton shape benchmark(PSB)和多种公认的评价方法,结果显示该算法提高了三维模型的检索效果,优于现有的2种流行的三维模型特征选择算法.  相似文献   
17.
分类器模拟算法及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,该算法能够模拟任意多个分类器和任意多个模式类别的数据,且能够表达出分类器之间的关联性.又应用生成的模拟数据集对多数投票和堆叠泛化这2种组合方法进行了实验,结果表明分类器之间的负相关有助于提高系统的性能,特别是当单个分类器识别率取0.8、关联度从0.829 5降至-0.484 7时,多数投票和堆叠泛化的性能分别提高了14.98%和41.99%.  相似文献   
18.
无中心元组空间(DTS)模型是支持多个独立单元协作的理想模型。然而,目前对DTS的性能研究并不多见。该文针对DTS系统中缺乏有效副本管理机制的现状提出了一种基于元组使用模式的、采用多种副本管理策略的元组副本管理方法。在无中心元组空间模型的基础上,建立了面向副本的元组空间原语语义,并分析了在DTS中实现副本管理机制的必要性,以及实现多种副本管理策略的意义。本文基于Lime(Linda in the mobile environment)实现了元组副本管理层,并进行了多台主机之间的元组通讯实验。实验结果表明:副本管理机制的存在有效降低了DTS的操作的响应时间,提高了系统的整体运行效率。  相似文献   
19.
为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系统的偏差.在加州大学提供的标准数据集上对元学习策略进行了实验研究,结果表明:与多数投票、最大规则、最小规则等融合方法实现的多分类器系统相比,并行和串行组合在所用数据集上的平均分类错误率可分别降低39.12%和40.56%,且在n分交叉验证中n值的增加并不能改进分类性能,串行组合中的基分类器的顺序对分类错误率没有显著影响.  相似文献   
20.
10 kV铁路输电线路故障信息综合处理系统研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
通过对10kV铁路自闭、贯通输电线路特点的分析,研究了其相间短路、单相接地等不同故障的特性,并在此基础上设计了故障信息综合处理系统.该系统通过分析采集到的数据,由远方控制单元判定故障类型且将故障数据报文送往调度中心,该中心根据判据判定出故障区段:对于相间短路,调度中心会自动启动相应的程控卡片,快速切除故障区段;对于单相接地,在工作站上会自动报警.同时,为系统设计了换相算法、单相接地算法和故障检测判别流程等.换相算法以配电所为参考来拟订其物理相序,其余开关站或配电所的物理换相位置则通过矩阵与配电所参考物理相位置的乘积获得.试验和现场运行表明,该系统可以有效、及时、准确地判别故障位置和故障相以及故障类型等,大大缩短了故障查找的时间.  相似文献   
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