基于人类进化算法的背包问题求解方法

背包问题是计算机算法中的一个NP完备类困难问题,使用传统的优化方法在求解较大规模的背包问题时,都存在计算量大、迭代时间长的缺陷．人类进化算法是模拟人类进化机理而建立的一种智能优化算法,本文阐述了人类进化算法的基本原理和实现方法．为提高背包问题的求解速度和精度,将人类进化算法应用于背包问题的求解,演示了算法的工作过程．试验结果表明,使用该方法求解背包问题是完全可行的和有效的,与众多优化算法相比,人类进化算法具有更高的求解效率．     

EM算法在不完全数据参数估计中的应用

EM算法是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用．用EM算法给出了基于状态空间模型的不完全数据的参数估计,得到了利用迭代算法计算参数估计值的方法．将之用于实例,结果表明,预测结果很好．误差在可接受范围内．     

FPCM算法在彩色图像分割中的方法研究

在改进模糊c均值聚类（MFCM）算法基础上提出模糊可能性c均值聚类（FPCM）算法的图像分割方法,并将FPCM算法应用在彩色图像分割过程中．FPCM算法是FCM聚类算法和MFCM算法的扩羼衍生．MFCM算法是通过调整FCM算法的测量距离来减少标签像素受到其他图像像素的影响和在切分中抑制噪声效果来进行约束,从而使得成员变量没有最大约束值．FPCM算法是在MFCM算法基础上进行模糊化,加入了可能性和隶属度两个度量标准．通过彩色图像实验充分表明了FPCM算法在图像分割中的实际效果．     

基于HMM的算法和功率谱算法的基因预测对比研究

基于隐马尔科夫模型的算法和基于傅里叶变换的功率谱算法是常用的基因预测方法且准确度较高．对这两种算法加以论述,并做实验比较．结果表明,基于功率谱的算法在灵敏度和特异性方面都略高于其他基于隐马尔科夫模型的算法．     

Armijo型线搜索下一种修正HS共轭梯度法的全局收敛性

本文对HS算法进行了修正,在Armijo型线搜索下,该方法保证每次迭代中的搜索方向是充分下降的．在较弱的条件下．证明了此修正HS算法具有全局收敛性．最后对算法进行了数值试验,试验结果表明该算法具有良好的收敛性和有效性,尤其适合求解大规模无约束优化问题．     

基于神经网络和 PRONY 算法的电力系统谐波分析

研究了基于神经网络模型算法和Prony改进算法的电力系统谐波分析问题．为了验证神经网络算法和Prony改进算法在电力系统谐波分析中的有效性,本文进行了计算机仿真研究以及和其它算法的比较研究．研究结果表明,本文提出的电力系统谐波分析方法具有计算精度高和计算速度快的特点．     

无约束优化中新的Rosenbrock型算法

在Rosenbrock原始算法的基础上,提出一种新的构造正交方向的方法,并由此产生一种新的Rosenbrock型算法,新算法具有全局收敛性．数值试验表明,新的Rosenbrock型算法切实可行,且就某些算法而言要优于原始的Rosenbrock算法．     

一种新的混合数字水印算法

采用离散余弦变换来实现水印的嵌入和提取．在对低、中高频率水印算法的研究和实验基础上,提出了一种新的混合数字水印算法,在这一算法中,每个频域中被嵌人了多个水印．采用了八个不同的攻击方法来测试三种算法的鲁棒性．实验结果表明,混合算法利用了水印在各个频域的特性,相比较与其他两种算法有着更好的性能．     

基于实体模型的计算机辅助刀具选择系统

论述了数控粗加工、半精加工和精加工中基于实体模型的计算机辅助刀具选择的基本方法和流程,提出了粗加工中实现多刀组合优化的基本方法、步骤和算法,建立了在一定目标下的优化数学模型．所有算法都在UG／Open环境下进行了编程实现和实例验证．结果表明,所提出的方法和算法可行有效．     

改进遗传模拟退火算法在多峰值函数优化中的应用

采用均匀变异算子及自适应最优保存的方法对遗传模拟退火算法进行了改进,并用MATLAB实现了改进算法中各算子的编程方法．实例证明该算法能够在多峰值函数优化中较快的收敛至最优解．     

割纸算法及其实现

割纸算法是一种求最优的算法,本算法的实现的关键技术是"递归",编写"递归算法时,是将原问题转换成一个或多个子问题,并找出停止条件．在本算法中,终极所有的切割方法,记下最优的结果．     

MIMO系统中复数球形译码算法改进

多输入多输出（MIMO）系统在信道容量和频谱利用效率方面有显著的优势,但是在MIMO系统中南于接收信号空间大,用传统的最大似然译码准则（ML）来译码几乎是不可能的．而球形译码算法（spheredeco—ding）通过减小搜索半径大大降低了计算量,且可以达到ML的性能．本文在实数球形算法的基础上,着重对复数球形算法进行了分析,对二者做了比较．针对复数球形算法的特点,提出了一种简化方法．分析和仿真表明,相比实数球形算法,复数球形算法不仅可以减小搜索的维数,还有着更广的适用范同．该方法可以进一步减少复数球形算法的计算量,提高其实用性．     

基于粒子群优化算法的模式分类规则获取

提出了基于粒子群优化的规则提取算法．该算法将规则编码为粒子,通过粒子群优化算法的速度-位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集．算法用于Iris数据集模式分类规则的提取．与其他规则提取方法比较,该算法在提高分类规则正确率的同时减少了计算费用．     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性     

时间抖动约束的最优视频平滑

描述了在时间抖动约束下视频平滑的最优算法．该算法假定视频流的码流大小为先验知识,在提前或推迟时间抖动约束下使得视频流的峰值和码率波动降低到最小．它实际上是在视频累积码流的约束通道中找到一条最短路径．通过实验模拟,探讨了该算法各视频流在不同抖动约束下的平滑率曲线,最优平滑方法与跳变窗口平滑方法加以对比．表明了该算法可以有效地降低视频流的峰值和码率波动,适用于对时延抖动敏感的实时视频传输．     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题．在总结前人检测算法的基础上，设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法．Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法，可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器．该算法简单可靠、学习效率高，较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾．实验结果表明该方法有较好的检测效果．     

基于分区的改进Apriori算法

分析了Apriori算法存在之不足,在此基础上提出了一种基于分区思想的IABP算法．该算法首先将待挖掘的数据集分成若干块,然后分别对各块进行挖掘．在挖掘过程中,只存储满足最小支持度的频繁项,并删除不满足最小支持度的非频繁项．测试结果表明,该挖掘方法降低了挖掘算法的时闻复杂度,提高了挖掘算法的效率．     

修正的传播算子方位估计算法及去相关性能分析

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中，提出了修正的传播算子方位估计算法．从理论上论证了这种引申的合理性．通过理论分析和数值仿真，证明了该算法在快拍数有限时可明显提高信号的方位估计性能．在不增加运算量的条件下，该算法明显优于MUSIC（Mumple Signal Classfication）算法．     

改进算法阻尼的多方案可调直接积分法

在中心差分法中加进算法阻尼之后，获得了一个含有可调参数的多功 能积分法．该方法通过调节参数可以实现中心差分法、隐式无算法阻尼和 有算法阻尼无条件稳定的方法等多种方案．这一方法不仅能保证二阶精度 收敛，而且显示出较好的算法阻尼形态．     

一种改进的人工免疫网络优化算法及其性能分析

基于人工免疫网络算法（aiNet）,借鉴禁忌搜索算法的机制,提出一种禁忌人工免疫网络算法（TS—aiNet）．在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加一个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义了Gauss变异方式,保证多样化的有效搜索．利用Markov链证明了算法全局收敛性,分析了算法的复杂度,通过对多个典型系统仿真分析该方法的性能,并与克隆选择算法和aiNet算法进行比较研究．结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法．