LDPC迭代译码联合噪声方差估计

基于EM算法推导了噪声方差的最大似然估计算法,并利用推导结果来修正LDPC的LOG域的置信传播译码算法,进行迭代译码联合噪声方差的估计.仿真结果表明,该文提出的噪声方差估计方法,较好地完成了噪声方差未知时LDPC迭代译码的辅助工作,使噪声方差未知时的系统误比特率性能恶化小于0.1 dB.     

噪声环境下的遗传算法

针对噪声环境下遗传算法解的选取问题提出一种新方法,在此基础之上结合多次采样方法就能够很好地解决遗传算法中的噪声问题。该方法只需增加很少的计算量,就可以获得较为满意的优化解。最后将文中方法与最优列表遗传算法相比较,采用高斯噪声模拟噪声环境,通过函数优化问题来说明该算法的有效性。     

基于组件的可设计性虚拟实验的构建与实现

应用组件技术构建虚拟实验,采用UI-Model体系结构设计了描述实验环境、处理仪器间交互关系的实验平台;通过表达实验内容的实验算法组件将实验平台与虚拟仪器有机地结合,实现可设计性虚拟实验.实验平台通过算法接口选择不同的算法组件,完成不同实验内容的实验,实现了虚拟实验的扩充性和设计性.以测光速实验为例说明基于组件的可设计性虚拟实验的构建原理和实现方法.     

预条件CMRH方法加速求解半空间三维电磁散射问题

为了高效求解半空间三维电磁散射问题中离散电场积分方程产生的大型对称稠密复线性矩阵,将半空间多层快速多极子方法与CMRH方法相结合,其中多层快速多极子方法用于加速CMRH方法中的矩阵矢量乘运算.为了验证文中方法的有效性,分别计算了位于有耗半空间的圆柱体、长方体以及某导弹模型的散射特性. 结果表明,所提出的方法不仅可以滤除高频误差,平滑低频误差,而且能使求解半空间离散电场积分方程的迭代次数和计算时间比现在广泛使用的广义最小余量法显著减少. 同时,CMRH方法与稀疏近似逆预条件、对称超松弛预条件结合可进一步提高求解效率.     

带有B&L转换规则的Vp控制图的经济设计

在已有Vp控制图基础上,结合BL转换规则,构建了新的控制图经济模型,给出了相应的费用函数.将其与现有Vp(?)控制图进行了比较分析,发现在缩短报警时间、节约费用方面,所构建的模型有着明显的优势.此外,运用实际案例验证了模型的节约效果,并运用遗传算法、析因试验设计和多元回归方法,对过程参数和费用参数进行了敏感性分析.     

基于多种群遗传算法的城轨列车节能运行优化研究

通过建立定时约束条件下的最小能量控制模型,采用Pontryagain极小值原理推导了城市轨道列车节能操纵策略的组成。提出一种变长实矩阵编码的多种群遗传算法进行列车节能运行优化:采用多质点的列车牵引仿真器模拟列车运行;对列车运行控制序列采用变长实数矩阵编码;引入基于退火选择的变长算子以增强算法的全局搜索能力;适应值共享保持种群的多样性;多种群并行寻优提高收敛速度,增强寻优过程的稳定性。实例计算结果证实了该方法的有效性和先进性。     

贪婪光线寻优算法的局部收敛性分析

光线寻优算法局部搜索能力弱和收敛性理论完善困难的问题, 提出一种贪婪光线寻优算法, 并通过理论推导证明了该算法的局部收敛性. 数值实验结果表明, 对于单极值非线性标准测试函数, 与粒子群算法和模拟退火算法相比, 贪婪光线寻优算法具有更高的收敛精度和稳定性.     

求解时变线性不等式离散算法的设计与分析

提出一种用于求解时变线性不等式的数值算法.通过引入一个时变向量(其每个元素都大于或等于零),将时变线性不等式转化为一个时变矩阵向量方程,并给出用于求解该方程的连续时间模型(即神经网络).采用欧拉差分公式将其离散化,推导得到相应的离散算法,并通过理论分析和数值实验验证该离散算法的有效性.结果表明:所提出的离散算法的稳态误差(SSRE)具有O(τ²)的变化规律,当τ的数值减小10倍,算法的稳态误差可减小100倍.     

粒子群与遗传算法的混合算法

针对粒子群算法直接用于求解离散旅行商优化问题会存在诸多困难,通过分析粒子群算法、遗传算法各自优缺点,将粒子群算法、遗传算法有效结合组成混合算法用于求解离散旅行商问题.混合的目的在于保持两种算法各自的优点,并有效地避免各算法原有的不足.对3个不同规模的巡回旅行商问题进行实验,结果表明:混合算法提升了算法的局部搜索能力.     

基于RFM模型和协同过滤技术的酒店房型推荐算法

为了提升酒店房型个性化推荐效果,将RFM模型与协同过滤技术相结合,设计了一种酒店房型推荐算法,并通过实验验证了该算法的准确性和有效性优于传统的协同过滤推荐算法.