一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

基于高斯隶属函数的模糊定性仿真

通过分析发现模糊定性仿真系统存在两个缺陷,即模糊子集距离定义和相似原理的不完善。这两个缺陷存在的根本原因是采用了四元数表示的模糊定量空间。用高斯隶属函数代替梯形隶属函数研究模糊定性仿真,并对模糊子集的距离定义以及相似原理作了改进。在FuSim的基础上,给出了到达时间、持续时间的具体表达式并用于时间过滤。仿真实例证明了此算法的有效性。     

粗糙网络及其应用

粗糙图理论是知识发现、知识挖掘的新的理论工具。对粗糙图理论做进一步的研究,首先给出了有向粗糙图的定义,并进一步定义了粗糙网络及粗糙网络中的类流,又讨论了有向粗糙图及粗糙网络的表示形式。通过推广传统最大流算法,给出了粗糙网络中的类最大流算法,并将其应用于新的一类关系挖掘问题中。     

一种融合 UKF 和EKF 的粒子滤波状态估计算法

在扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)的基础上,提出一种基于融合的粒子滤波算法(Fusion based particle filter, FPF)。该算法首先利用EKF 与UKF 分别预测粒子状态,然后通过融合算法得到粒子的重要性建议分布,实现粒子状态更新。因为充分利用了量测信息,因而能有效提高状态估计精度。仿真中通过实例将该算法与已有的粒子滤波算法(Particle filter algorithm,PF)进行比较,结果表明该算法各方面性能都有较大改进。     

局外k-卡车调度问题及其MCMF法求解

局内问题及其解法的研究是优化领域研究热点之一,而有关局内问题解法的研究必将涉及相应的局外问题.针对局外k 卡车调度问题,给出了如下研究结果:给出了一种通过构造加权有向图,进而应用最小费用最大流法(MinimalCostMaximalFlow,简记为MCMF)求解该问题的方法;给出了应用动态规划(DynamicProgramming,简记为DP)以及MCMF求解该问题的算法复杂性并给予证明;通过一个具体的实例来说明MCMF求解的思路.     

基于模糊综合和统计假设检验的雷达与ESM相关

本文把雷达与ESM航迹相关问题看成是一模式识别问题.首先,基于模糊综合的思想,给出了一种用于雷达与ESM相关判断的简易、有效的判别函数,然后结合统计理论给出了一种确定决策门限的方法,并对此算法的性能进行了分析.仿真结果表明了该算法的简易性和有效性.     

球型模糊c均值算法在中文文本聚类中的应用

一般的聚类算法只能将给定的文本归到一个类,但实际的文本往往属于多个类。提出一种基于球形的模糊c-均值算法的中文文本聚类方法。聚类方法仅考虑文本向量的方向而不考虑文本向量的大小。同时,聚类方法能充分考虑文本隶属于类的程度,并能通过用户给定的阈值将给定的文本归到多个类。实验表明,球形的模糊c-均值算法不仅具有好的聚类精度,而且能找出属于多个类的文本。     

脉冲雷达高度表多距离门自动检测

对脉冲限制雷达高度表回波脉冲展宽的特点,提出一种改进的基于多距离门的二进制积累检测算法。给出了该算法的数学模型,并对算法的门限及积累权重系数进行优化,同时给出了该算法虚警概率的计算方法。最后,对该检测方法与传统二进制积累检测算法就检测性能给予比较。仿真结果表明,其检测性能较传统的二进制积累检测有一定的改善和提高。     

基于Elmore模型的Steiner树问题的求解

建立了一种求解基于Elmore延迟模型的Steiner树问题的遗传算法。针对Steiner树问题的特点,在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了面向Steinet树问题的遺传算法和一种构造染色体的新方法。提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算子。分析了基于时间和空间的算法复杂性。     

基于单纯形剖分确定非线性比式和问题全局解的新方法

针对经济与金融中出现的一类特殊非线性比式和问题,给出一种基于单纯形剖分的全局优化算法. 在算法中, 通过构造初始单纯形, 以及使用凸包络理论, 提出了一个确定原问题最优值下界的新方法. 在确定下界的同时, 将会得到原问题的n+1可行解, 这些可行解可以用于上界的改善. 理论上证明了算法的收敛性, 数值算例表明算法是有效可行的.     

用空间信号外推提高阵处理分辨力的一种新方法

本文在空间域的带限信号外推的基础上,提出了一种新的提高阵处理分辨力的方法。为了克服阵元间距为半个载波波长时空间域带限信号外推的困难,文中利用了一种预处理方法。模拟结果表明新方法比现有方法具有更高的分辨力。     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法研究

阐述了基于贝叶斯网络专家系统的特点。研究了基于贝叶斯网络的推理模型以及基于此模型的推理算法。利用该算法构建了威胁等级评估模型，并进行了实例计算。研究结果表明，基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法，其结果能够比较准确的反映威胁源的真实威胁程度。     

基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法

维持群体多样性是提高进化算法性能的一个主要出发点。本文提出了一种基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法。其中,利用免疫浓度调节设计的选择算子使算法在开发新解时能选到多样性的个体;基于自组织临界思想的变异算子使算法在探测新解时能在合理的模型指导下进行。针对几种典型的复杂函数优化问题的求解实验表明该算法在收敛速度和全局收敛性方面都较好。     

线性-二次双层规划的满意解与基于LP与NLP过程的算法

对线性-二次双层规划(简称LQP)模型提出求满意解的直接搜索方法.得到了基于LP与NLP过程来协调LQP上下层满意度与求满意解的算法.数值计算实例表明,算法得到的满意解较之传统最优解更有效.     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

基于WMF与LSE的序列图像匹配制导滤波融合算法

为了改善匹配制导系统可靠性及匹配精度,提出了一种新的基于WMF与LSE的序列图像匹配结果滤波融合算法。分析了序列图像匹配制导滤波融合的基本问题,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于纵向匹配位置序列的滤波处理,采用LSE对匹配位置序列进行最优参数估计,给出了滤波融合算法的基本原理及实现框图。仿真实验及实例分析验证了本文算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性。     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

The Fuzzy Modeling Algorithm for Complex Systems Based on Stochastic Neural Network

The Fuzzy Modeling Algorithm for Complex Systems Based on Stochastic Neural Network~~~~     

有限需求量的网络路径优选研究

“有限需求量的网络路径优选”是一种比较特殊的费用流问题。本文描述并分析有限需求量的网络路径优选问题,建立路径优选的最短时间非线性模型,该模型考虑把物资发送到相应路径的时间。在有限需求条件下,给出n条独立路径的优选定理。借助于该定理和最小费用最大流算法,提出有限需求量的网络路径优选算法,并用示例作算法验证。