基于改进粒子群算法的分数阶系统辨识方法

为获取精确的分数阶系统模型,本文利用惯性权值自适应律来改进基本粒子群算法,基于所改进的粒子群算法提出了一种分数阶系统辨识方法,并选取实际系统与辨识系统的输出误差平方和为目标函数,实现了分数阶模型参数和阶次的同时辨识,适用于成比例和不成比例分数阶系统辨识。仿真结果表明了算法的有效性,辨识结果精度较高。     

基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的图像加密方法

图像加密技术一直是图像处理中的热点问题,把分数阶微积分引入图像加密技术中更是当代前沿研究课题.本文基于分数阶微积分及分数阶Fourier变换的方法,提出了一种新的数字水印算法.该算法在分数阶傅里叶域嵌入水印,分数阶微积分阶次以及分数阶Fourier变换的变换阶数为数字水印的安全性提供了保证.随后作者用相关性检测的方法来提取水印.最后作者通过对算法仿真以及加密图像的抗攻击性能进行测试,发现本文提出的数字水印算法有较好的不可感知性,且对噪声、旋转、剪切等攻击具有良好的鲁棒性.     

非线性约束条件下一个超线性收敛的可行方法（Ⅱ）———子算法A

给出了一个新的子算法Ａ，用以计算本文第一部分提出的主算法Ａ中的“一阶方向”．由于此子算法已充分利用了算法Ａ中已有的信息，所以并没有增加计算量．这样，联合算法Ａ及子算法Ａ，就可以得到一个实用的可行优化算法     

常用算法时间复杂度的计算方法

时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。首先,给出了时间复杂度的定义,然后,给出了时间复杂度的表示方法,最后,给出了时间复杂的计算方法,通过此方法,能够比较容易计算出算法的时间复杂度。     

遗忘漂移时变系统的辨识

遗忘漂移时变系统的辨识极为困难 ,关键在于参数模型中的矩阵 H是未知的。为解决此问题 ,提出了当 H已知时 ,采用遗忘梯度辨识算法和多新息辨识算法 ;当 H未知时 ,采用递阶辨识方法。提出的遗忘梯度算法、遗忘漂移多新息辨识和递阶辨识算法的计算量都较增广 Kalm an滤波算法小。仿真结果表明 :遗忘梯度算法估计遗忘漂移时变参数的精度优于 Kalm an滤波算法     

不可分稳态大系统的递阶优化控制算法

讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的优化问题,提出一种3级递阶优化算法,该算法首先把不可分问题转化可分的多目标优化问题,再从多目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收剑性,仿真结果表明,算法是有效的。     

一族具有四阶收敛的迭代算法

考虑求解非线性方程组F（x）=0的迭代解法。从一族三阶局部收敛的迭代算法及一个具有四阶局部收敛性的迭代算法出发,推导出一族具有四阶收敛性的迭代算法。适当选取系数,可以得到一个具有较小计算量的四阶局部收敛性的新迭代算法,该迭代算法避免了计算F（x）的二阶Fr&;#233;chet导数。     

基于分数阶Chen系统的图像加密新算法

提出了一种基于分数阶Chen系统的图像加密新算法。首先利用分数阶Chen系统产生所需的置乱序列;然后通过对明文信息的判断来完成行列置乱序列的选择,从而保证了其与明文的相关性;对置乱后的图像采用分组异或的算法对其像素值进行预处理,同时对预处理后的图像进行两轮像素加密,增加了算法的复杂度和安全性。最后通过与整数阶Chen系统算法进行比较可知该算法具有密文相关度低,密钥空间更大,安全性更高等优点。     

n阶奇幻方的对称算法设计及实现

利用对称性给出了n阶奇幻方的一种对称算法,该算法实现所耗费的时间低于已有的算法。     

n阶奇幻方的对称算法设计及实现

利用对称性给出了n阶奇幻方的一种对称算法,该算法实现所耗费的时间低于已有的算法。