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  1981年   7篇
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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 62 毫秒
521.
构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法.该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中,通过运行与此函数相配套的程序,可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷.  相似文献   
522.
介绍了随机梯度恒模算法和最小二乘恒模算法以及它们在智能天线盲波束形成中的应用,分析了每一种方法的特点,并以八元均匀线阵为例,利用计算机模拟仿真给出了这两种算法的收敛性能.  相似文献   
523.
对系数为对称正定矩阵的线性方程组,利用系数矩阵主对角线上元素的和构造一种新的收敛迭代格式.  相似文献   
524.
蚁群算法的全局收敛性研究及改进   总被引:17,自引:1,他引:17  
针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。  相似文献   
525.
一类基于分治原理的多种群协同进化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
根据脑生理学和社会分工的特点和方式,提出一类"分而治之"多种群进化算法。该算法在任务分解机进行任务分配后,子种群独立完成所分配任务,与其它群体几乎不发生联系。在子伤务完成后,各子群中的优秀分子组成新的种群,在整个问题空间完成进化,然后由决定机构根据情况选择相应的可能行动。最后就两个复杂多模态函数优化问题对该算法进行了实验研究,结果表明:合理的"分而治之"方法在效率和效果上明显优于单种群方法。  相似文献   
526.
首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上,并建立这些结点的索引表,然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径,这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集,该算法只需扫描事务数据库一次,由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少,该算法可以挖掘中短模式的海量数据,具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能,通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。  相似文献   
527.
变遗忘因子相关函数自适应滤波算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。  相似文献   
528.
区域覆盖星座结构与参数同时优化的进化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对区域覆盖卫星星座的优化设计问题,设计了一种能同时优化星座结构和参数的进化算法。算法采用固定长度的染色体编码,由星座可能的最多轨道面数和各轨道面内最多卫星数目确定的最多变量个数决定染色体编码长度。根据个体星座的轨道面数和各轨道面卫星数的实际值确定染色体中哪些基因是冗余的,并将这些冗余的基因设为隐性,达到可变维数优化的目的,从而实现星座结构的优化。染色体采用二进制/实数混合编码的方式处理同时具有整数/连续变量的星座优化问题,二进制编码部分采用二进制的进化算子,实数编码部分采用一组星座设计专用的进化算子。在一个虚拟的区域海洋监视卫星星座优化设计中的应用显示了该算法的有效性。  相似文献   
529.
MUSIC算法多值模糊问题研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
针对阵列测向 ,概括论述了空间谱估计算法中最为经典的算法———MUSIC算法的基本思想和方法 ,从理论上推导出天线距离大于信号源载频波长的一半时产生多值模糊的原因 ,给出了多值之间的数学关系公式 ,并基于MAT LAB程序进行了计算机仿真 ,仿真结果与理论分析达到了很好的吻合 ,并针对多值模糊问题提出解决方案设想  相似文献   
530.
非限定手写汉字的分割研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法,在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展,建立算法的基本模型,编写相应的程序,应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。  相似文献   
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