最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

一种运动目标提取方法及其应用

介绍了一种利用高阶统计量(higherorderstatistics,HOS)提取视频序列中运动目标的新方法,并将其应用到人脸识别技术中。利用HOS对高斯噪声的不敏感性分离运动区域和背景,进一步提取出运动目标。当提取出的视频序列中的运动对象为人体时,利用主元素分析法(principlecomponentanalysis,PCA)进行人脸识别。实验证明,算法计算简单,速度快,用于人脸识别时能正确提取出运动的人体。     

加速混沌优化方法及其应用

对混沌优化算法进行改进，提高了混沌优化算法的效率，加速混沌优化算法利用混沌运动的性质，同时不断缩小变量的搜索空间，在混沌优化搜索过程中，以具有一定保证的当前最优解为中心，不断地缩小优化变量的搜索区间，调整细化参数，促使搜索能够更快，更有效地全局最优解收敛，仿真计算表明算法有效。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

一种新的免疫遗传算法及其在TSP问题中的应用

基于生物免疫理论,提出了一种新的免疫遗传算法,在遗传算法的基础上引入了新的免疫算子,这些算子包括接种疫苗、各基因座多样性调整及免疫选择。结合TSP问题,提出了通过计算基因座信息熵来得到群体多样性的方法及多样性判断、调整方案,提取疫苗及接种的方法及免疫选择机制,讨论了控制参数在进化过程中的作用。理论分析及对75座城市TSP问题的仿真结果表明,该算法能有效避免遗传算法的不成熟收敛,提高收敛的快速性和准确性。     

贝叶斯模型下的OMP重构算法及应用

针对稀疏度先验信息缺失的条件下,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法设置冗余稀疏度时,造成信号过重构、抗噪性能变差等问题,基于贝叶斯检验模型,提出了贝叶斯正交匹配追踪(Bayesian orthogonal matching pursuit, BOMP)算法。并推导了该算法估计信号的克拉美罗下界,最后将算法应用于逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像。理论分析和实验结果表明,由于该算法能够更加真实地估计信号支撑集,因而具有更好的重构精度、抗噪性能,同时降低了计算复杂度。     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

Hybrid partheno-genetic algorithm and its application in flow-shop problem

1 .INTRODUCTIONSincegeneticalgorithmwasproposedin 1975byHol land ,ithasbeenappliedinmanyfieldsbecauseofitseffectiveness .Butthetraditionalgeneticalgorithmalsohassomeshortcomings .Forexample ,sometimesitmayproducesaviolatingoffspringinthecrossoveroperation…     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。