改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.     

成长型股票价值及股利支付路径之最优化模型

对成长型股票建立了两阶段EBO价值评估模型,利用动态规划法求解最优股利支付路径及股票价值．基于该估值模型,进行了实际的股票投资价值计算与筛选．理论分析表明,成长型股票在成长期内不分配红利的股利政策才符合股票价值最大化,成长型股票的价值与公司的盈利能力、盈利持续性(预测期长短)、资本成本、预测期期末资本溢价有关。     

一类最优指派问题的动态规划算法

考虑一类较一般的最优指派问题 :欲把m项工作指派n个人去完成 (m≥n) ,要求每项工作只能由一个人来做 ,第i个人可以同时做bi 项工作 ,其中bi 是待求未知数 ,满足di ≤bi≤ei(ei,di 为第i个人所需工作数的上下限 )及∑ni=1bi =m为已知常数 (i=1,2 ,… ,n) ,第i个人做第j项工作所用的时间为cij≥ 0 (i =1,2 ,… ,n ;j=1,2 ,… ,m) .本文给出了求解上述最优指派问题 (使总耗用时间最小 )的动态规划算法 .     

基于动态规划的生产库存问题的改进算法

在深入分析了生产库存问题之后,应用线性代数理论对可能的生产情况进行分析,得到了新的结论.然后结合动态规划的基本原理,改进了算法的步长,从而得到了求解该问题的优化的动态规划算法.     

材料性能优化任务中的动态规划方法

在材料科学中,复杂动态规划方法是为在不确定条件下寻找结构复杂的非稳定动态目标的轨迹并进行最佳控制而发展起来的,为此,采用未知(不确定)的数学模型,演化规划成为动态规划及综合的非稳态目标的统一,这种先进的综合方法已成功用于解决铸模中合金熔体结晶时电流处理的最佳参数获得问题。     

基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.     

用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法

提出一种用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法。该算法将哼唱旋律切割成句子,对每一句子进行线性伸缩匹配,同时在句子层次进行动态规划获得最优路径。该算法更有效地利用了哼唱语音的分段特性并克服了动态规划在长路径搜索时可能丢失全局最优路径的缺点。在含5 223首M ID I的数据库上同等条件下该算法正确率分别比线性伸缩、动态规划及递归匹配方法提高10.5%、6.0%和2.8%。该算法具有更高的准确率和更小的时间复杂度,是一种更有效的精确匹配算法。     

基于二次NURBS的插值曲线

根据二次非均匀有理B样条曲线矩阵表达式,对于任意曲线上的2n+1个型值数据点,给出了一个仅仅利用这些型值数据,反算二次非均匀有理B样条曲线控制顶点的算法.数值算例表明了其算法的有效性.     

基于插值法计算Dixon结式

在经典方法中，计算Dixon多项式和结式都要涉及到行列式的计算。由于行列式中的元素通常是符号化的，即其中每个元素都是关于变元(或参数)的多项式，从而导致行列式展开时的中间计算过程膨胀(甚至爆炸)。对此，提出在结式计算过程中将符号计算数值化，即对变元选择不同的插值点，将行列式中的元素数值化。然后，求出在不同插值点下行列式的值。最后，根据Zippel多变元插值法或其他相关插值算法计算出Dixon多项式和结式。采用插值方法有效克服了经典算法的中间计算过程膨胀问题。     

数控系统的定时插补法研究

提出一中适合ＣＮＣ系统的插补方法──定时插补法，能克服软件ＤＤＡ法的最大选代速度受插补算法执行时间的限制和输出脉冲不均匀的缺点，适合于有高速进给速度的数控系统，有利于实现多坐标联动．该方法已应用于数控切割机，是经济型数控装置中有前途的插补方法．     

基于矩阵线性插值的说话人自适应算法

语音识别技术中说话人快速自适应技术受到普遍关注。最大似然模型插值 (maxim um likelihood model inter-polation,ML MI)算法是一种有效的快速自适应算法 ,它的主要缺点是需要存储大量的特定人模型。为克服这一缺点 ,该文提出一种改进方法——矩阵线性插值自适应算法。该算法用表示说话人特性的矩阵代替 ML MI中的特定人模型进行线性插值。而插值系数由测试者提供的语音数据按照最大似然准则确定。插值后的线性矩阵与非特定人模型相作用得到最终的说话人自适应模型。该算法大大减少了计算存储量 ,且自适应性能基本与 ML MI相当     

基于离散插值的有限元素法

基于离散插值的有限元素法，介绍一种数值计算方法，并就一种离散插值法（四点法）给出具体的算法及误差估计。     

风险型动态规划模型应用于经济系统分析

风险型动态规划是研究时间离散系统即多阶决策系统的一种最优化方法．通过建立一个马尔可夫过程，用值迭代法推导出它的模型并求出模型的解，最后将其应用于宏观经济系统的研究．     

反应动力学参数的优化模型及算法

干酪根降解过程中的反应动力学参数（即频率因子和活化能）是油气生成数值模 拟中必不可少的关键参数，确定这些参数的问题是个常微分方程组初值问题的反问 题。本文将该问题转化为隐式约束（即动态约束）非线性规划，并讨论规划的分解及 目标函数的性质，从而给出了可在微机上实现的优化算法和实际应用。     

基于利润最大化的油田开发非线性规划

根据油田开发的实际情况 ,将油田的产量和利润细分为 9个部分 ,以获得最大利润为目标 ,同时综合考虑了成本、投资等约束 ,建立了油田开发非线性规划数学模型。为了能够获得全局最优解 ,给出了基于遗传算法的非线性规划求解算法。利用某油田的实际开发数据 ,对提出的优化方法进行了验证 ,并给出了一组最优解。验证结果证实了所建模型的合理性和优化方法的有效性     

线性规划支持向量机在非线性系统辨识中的应用

使用线性规划优化技术代替二次规划优化技术,通过最小化支持向量数来实现支持向量机算法.由于线性规划支持向量机的核函数不需要满足Mercer定理,因此,采用复高斯小波B样条小波作为支持向量机的核函数,建立了线性规划支持向量机模型,并将其用于非线性系统的辨识.仿真结果表明,线性规划支持向量机模型的辨识精度高于二次规划支持向量机模型.     

基于三次样条插值的图像放大的离散算法

针对李将云等(2003)提出的图像放大离散算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度级较少的图像，用三次样条插值方法，提出一套新的离散放大算法．实验结果表明，该算法可以得到较好的放大效果．它适用于灰度级较少的数字图像，尤其是二值图像，并且这种图像放大方法的放大倍数没有限制．     

基于动态规划理论的高速公路项目质量控制

为解决传统公路项目质量控制理论方法侧重于施工阶段质量控制的不足，应用动态规划理论对高速公路项目质量控制进行研究。根据动态规划理论方法，在高速公路项目质量控制中，各阶段质量指标函数最优与全过程质量指标函数最优存在一致性，其质量控制必须贯穿项目建设过程的决策、设计、施工、竣工验收4个阶段。通过对影响高速公路项目质量各阶段的因素分析，给出了在确保各阶段质量指标函数最优的基础上实现项目质量总体优化的控制方法，从而保证高速公路项目投资建设效益的实现。应用结果表明，该方法在工程建设中具有较好效果。     

前向神经网络实现的插值算法

Matlab提供的调用函数在实现函数插值时,其思路是定义目标指数并用其负梯度方向作为网络权值和偏置的调整依据。网络在使用前需输入大量样本数据,占用相当多的时间来训练之。提出以前向神经网络(FNN)结构构建一种定权值的网络,其网络层间权值依据插值函数的特点可预先设定,隐层数及隐层神经元节点个数则根据问题的要求予以确定。该网络无需训练,通过一次运算得出结果。仿真结果显示:该网络实现的插值函数可得到比较满意的结果。     

基于Shannon采样定理的插值算法

在 Shannon采样定理的理论基础上 ,根据函数在等距点上的采样值 ,导出了对其区间内任意点插值计算的基本算法 ,并给出了应用 MATLAB语言的对称插值算法程序 .对一种简单函数的余项分析表明 ,插值余项与对称插值基点数 n成反比 ,计算时间与 n成正比 .就插值精度和计算速度与对应的 Lagrange插值算法作了初步的比较 .