平方根椭球状态定界及其并行计算

提出了一种易于脉动阵列实现的平方根椭球状态定界算法。算法将椭球形状矩阵的平方根进行递推计算,使得计算的数值稳定性得以提高。由于平方根算法具有矩阵与矩阵以及矩阵与向量的运算形式,因而适合在并行处理器上执行。为了并行计算,给出了实现此平方根算法的脉动阵列结构。计算复杂性分析显示,若系统状态维数为n,串行计算的计算复杂度至少为O(n3),而并行计算的计算复杂度降为O(n)。仿真结果验证了本方法的有效性。     

基于极大极小代数法的Job-Shop生产线的建模方法

以极大代数法为基础开发一种新的代数模型以解决并行多生产线的Job-Shop建模和仿真问题。根据机床对工件加工条件准则和加工过程路径规则引入工艺路线矩阵、加工顺序矩阵以控制设备．零件的状态向量的递推过程，从而建立起状态向量的递推方程；重新定义极大代数法的乘法和加法规则，以满足上述两个准则，规定零元的运算规律，形成线性矩阵形式的状态矩阵的递推公式；通过计算实例说明加工顺序矩阵的控制作用和算法的先进性。本模型和方法可以作为DEDS领域Job-Shop的描述和优化调度的新平台。     

欠定混叠稀疏分量分析的超平面聚类算法

已有的大多数稀疏分量分析算法都是假定源信号是充分稀疏的,或经过小波变换、Fouher变换等后是充分稀疏的,该论文对源信号的稀疏性要求放宽了条件,提出了一种新的基于超平面聚类的欠定混叠稀疏分量分析算法.算法在观察信号向量集中寻找线性无关的向量组,经过分析位于同一个超平面的观测信号向量的数目,确定所有超平面的法向量,通过求解与聚类后的超平面法向量都正交的向量,辨识出混叠矩阵A的所有列向量.数值仿真试验表明了算法的有效性.     

基于遗传算法求解区间数AHP判断矩阵的权重

研究区间数判断矩阵的一致性和权重向量的求解，指出现有研究方法的不足，即没有考虑一致性及其对权重向量求解的影响，求解过程计算复杂，不能准确反映权重向量的取值范围．对此，提出用局部一致性和一致性程度两个指标来度量区间数判断矩阵的一致性，并建立一个新的权重向量求解模型，针对该模型特点，设计遗传算法求解，对算法参数取值进行了分析，最后通过两个例子说明新方法的有效性．     

混沌支持向量机优化小波加权多模盲均衡算法

为了提高均衡器对高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了基于混沌支持向量机优化的 小波加权多模盲矽衡算法.为避免权向量陷入局部极小值点,该算法利用支持向量机对均衡器的权向量进行初始化,并用混沌优化算法对支持向量机参数进行优化;利用正交小波变换对均衡器的输入信号进行预处理,来降低输入信号的自相关性;采用加权多模算法来调整权向量迭代过程中的模值.水声信道的仿真结果表明,与加权多模盲均衡算法和小波加权多模盲均衡算法相比,该算法具有较快的收敛速度和更小的稳态误差.     

奇异线性二次型微分鞍点对策的小波逼近解法

研究广义状态系统中线性二次型微分对策鞍点策略的数值求解问题。基于小波多尺度多分辨逼近特性 ,提出了一种数值求解新方法。该法基于Daubechies小波的优良性质 ,特别是将Daubechies小波基的积分运算矩阵、乘积矩阵和快速离散小波变换系数矩阵应用于原问题的主要方程 ,将原问题转化为矩阵代数优化问题 ,避免直接计算耦合Riccati微分方程。算法简洁明了 ,适合于计算机求解。实例计算结果显示 ,该算法是可行的     

基于粒子群优化算法的广义累加灰色模型

探讨定性分析与定量计算相结合的广义累加生成技术,讨论基于粒子群优化算法(particl swarm optimization algorithm, PSOA)的累加矩阵求解方法和间接灰色模型的优化算法。首先分析和总结4类典型序列的累加生成矩阵模式与参数结构,然后根据实际问题选择合适的累加生成矩阵模式,并用模式中的参数与背景值修正向量共同构成待求粒子。借助粒子群优化算法,以间接灰色模型的平均相对误差为适应度函数,以其最小为目标,通过迭代求解累加生成矩阵和背景值修正向量。实例计算表明,该优化模型不仅具有较高的模拟和预测精度,而且能够较好地跟踪波动序列和高增长序列的变化趋势。     

AHP中排序向量的LAM算法

本文提出求解ＡＨＰ中判断矩阵的排序向量的新思路，并由此获得一个较为简捷的计算排序向量的新算法－最小夹角法（ＬＡＭ）。运用ＬＡＭ，使用者只须用计算器就可获得相当精确的排序向量。     

光电跟踪系统中两步非线性滤波算法研究

基于非线性最小二乘准则的两步最优估计方法(Two-step optimal estimation, TSE)在第二步中需要计算雅克比矩阵的逆,且其逆的计算经常是不存在的,从而导致滤波结果发散.因此,为改进TSE算法的稳定性,在分析了TSE算法的原理的基础上,提出了改进的TSE算法,并确定了TSE算法的中间状态向量和转换矩阵的选取原则.通过非线性测量光电跟踪系统的仿真实验验证了所提出的改进的TSE算法可以保证算法的稳定性、中间状态向量和转换矩阵的选取原则的正确性,同时也证明了此算法的性能优于扩展卡尔曼滤波和U卡尔曼滤波.     

向量矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法。该算法以XML键为基础,把XML文档转化为向量矩阵,通过矩阵迭代自组织学习对XML文档实施取消、分裂与合并等优化措施。为了加速算法的收敛性,在算法中引入辅助策略,虽然不一定达到矩阵向量分类间隔最大化的目标,却在尽可能分类的情况下使得运算时间缩短,其XML键权重调整更有利聚类效果。对比其它向量聚类算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有一定的有效性及合理性。