一种强干扰环境下异步串行通信再同步方法

针对传统异步串行通信再同步方法在强干扰环境下暴露出的问题,提出了组合同步的概念,并将其应用于实现异步串行通信的再同步。接收端通过识别母同步码组的子同步码实现与发送端再同步,有效提高了复杂环境下的异步串行通信再同步概率。对算法实现进行了描述,给出了算法复杂度和实现再同步概率的数学表达式,定义了表征再同步算法抗干扰能力的度量标准并给出了表达式,就以上指标与传统再同步算法做了仿真比较和深入分析。以两种二进制频移键控(binary system frequency shift keying,2FSK)调制解调器搭建系统进行实验,验证了该方法的有效性。     

基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

It型滞后随机系统的仿真

本文研究了Ｉｔｏ型滞后随机系统的数值解法与仿真,得到了Ｉｔｏ型滞后随机系统数值计算的迭代格式,分析了迭代格式的精度和用于Ｉｔｏ型滞后随机系统仿真的有效性,并用实例演示了所得方法的应用。     

连续性条件下的多受灾点应急资源配置算法

为了解决多受灾点应急资源配置过程中出现的资源竞争和费用偏高问题,建立了一种以双层规划方法为基础的多受灾点应急资源配置模型,使应急资源配置过程兼顾及时性、高效性和连续性,从而确保在全局应急开始时间最早情况下费用最少.为了克服双层规划模型求解时间复杂度过高的缺陷,提出了一种竞争缓解策略,能够快速求取双层应急资源配置模型的全局满意解.最后,通过数值分析证实算法的有效性.     

空中运动目标时变时延估计方法的仿真研究

时变时延估计是运动目标测向的关键技术，参数模型法是一类重要的时 延估计算法，其自适应形式可用于对时变时延的估计。本文分析选择了三种自适应的时延估计参数模型法，将其应用于实测的直升机噪声数据，进行了大量仿真试验，为有限阵列尺寸条件下空中运动目标的被动测向提供了有价值的参考数据和结论。     

频率估计的一种同频信号加权融合算法

为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,针对任意长度的正弦信号,提出一种同频信号加权融合算法.首先,给出同频信号的定义和频谱模型;其次,构造具有相位连续化特性和噪声对消特性的相位修正矩阵对同频信号频谱进行加权融合,使加权融合后的频谱近似于相位连续信号频谱.最后,谱峰搜索加权融合后的频谱,获得高精度的频率估计值,仿真实验表明,与现有方法相比,算法抗噪性强,普适性好,频率估计精度高.     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

模拟细菌菌落进化过程的群体智能算法

针对常规群体智能算法缺乏进化能力,存在易于陷入早熟收敛的不足,将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,提出一种新的群体智能算法.该算法本身具有进化机制,并且能够自然结束,从而为优化算法提出了一种新的结束准则.通过仿真实验验证了算法的有效性,同时仿真实验结果还表明通过简单改进,算法可以达到全局最优.     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

电力备用市场资源优化配置的模型与求解方法

对于发电公司在电力备用市场中的资源优化配置问题,建立一种均值一方差模型,同时允许发电公司从市场购买某种产品以满足其它产品的需求.针对模型中出现的非光滑问题,引入极大熵函数将其光滑化,并采用非线性互补方法求解.该方法利用Karush-Kuhn-Tuchker(KKT)条件得到一个非线性互补问题,然后利用非线性互补函数将其转化为非光滑方程组,并引入参数再次进行光滑化,最终通过求解一组光滑方程组以逼近原问题的最优解.数值分析验证了该方法的有效性.