概率频繁模式挖掘之U-apriori算法研究

不确定性数据的频繁项集挖掘的算法—U-apriori算法采用逐层迭代搜索方法,使用候选项集来找频繁项集.分析了U-apriori算法的流程和实现过程,并通过实验对比得出U-apriori算法花费较少时间和空间的优点,最后针对该算法的缺点提出了改进思路.结果表明:U-apriori算法是最佳概率频繁模式挖掘方法之一.     

基于AHP法的消防风险评估模型研究

基于AHP法的消防风险评估模型采用层级分析法确定影响评估的因子和因素;在确定各层因素(集)之间的权重时,采用比较法.比较法是一种将专家经验进行数值化处理,并最终确定各因素(集)权重,这种处理方式更符合火灾风险评估具有模糊性和不确定性的特点.具体在确定每层因子(因素)的权重时采用的9标度的两两比较法,根据专家经验对其权重...     

灾区物资运输最优路径规划及调度方案

灾区应急物资运输非一般的物流活动,具有弱经济性,讲究时间的紧迫性．本文针对汶川“5·12”地震,建立了最短路数学模型,运用Dijkstra算法求解供应点到各需求点的最短距离及路径,将实际问题简化,再以总的应急时间最短,建立物资调度的线性规划模型,由模型求解结果得到具体运输方案,并通过模拟仿真说明该模型的具体应用．     

基于HOG-SVM的改进跟踪-学习-检测算法的目标跟踪方法

对于经典跟踪-学习-检测(TLD)跟踪算法,在目标受到遮挡、光照、干扰、旋转和尺度变化等问题时,会导致算法的跟踪精度和速度降低,计算的复杂度较高,实时性差。针对以上问题,提出一种改进的TLD目标跟踪算法。首先针对检测模块中计算复杂度高的问题,将HOG-SVM结合替换原TLD算法中的2bit BP特征和集成分类器;再针对原算法中跟踪精度低的问题,将KCF跟踪算法替换中值光流法;在HOG-SVM+KCF跟踪算法的基础上,对滑动窗口法进行改进,解决原算法中实时性差的问题。实验表明,改进后的跟踪算法,在背景环境变化的情况下,跟踪精度和速度都有提高,实时性加强。     

基于A^＊算法的机器人路径规划实现

A^＊算法是一种启发式搜索方法,即通连用一个比较特殊的估价函数使得在路径优化问题中得到较优方案。应用此算法实现机器人在规划空间中行走路径的选择,通过仿真表明,此算法能得到较优的路径选择策略,有利于机器人在规划空间的行走。     

基于改进微粒群算法的单点信控交叉口配时优化

交叉口的信号控制,对减轻城市道路的交通拥挤,提高城市道路通行能力有极其重要的作用。以典型的四相位单点控制交叉口为例,选取每个相位进道口上的总延误时间、车辆的停车次数和道路的通行能力作为优化目标。由于求解约束优化问题的微粒群算法有利于函数型优化问题,所以利用该算法对模型进行求解,得到新的信号配时方案。仿真结果表明,与传统的Webster算法进行比较,由求解约束优化问题的微粒群算法所得到的信号配时方案是更优,更适合于单交叉口进行信号优化控制,为进一步分析研究城市交通线控、面控提供更好的方法。     

差分进化算法在气动力参数辨识中的应用

差分进化算法是一种新兴的优化算法,与最小二乘法等梯度类算法相比,它能够进行全局寻优且对初值不敏感,具有广泛的应用前景.建立某型飞机刚体运动的6自由度非线性动力学模型,在叠加一定比例白噪声的情况下获得其仿真数据,使用差分进化算法辨识出该型飞机的纵向运动气动力参数,辨识结果与真实值较为吻合,证明该算法是可行的.多组试验表明:对于该型飞机的动力学模型和仿真数据,使用差分进化算法的辨识结果与使用最小二乘法、普通粒子群算法的辨识结果相比,具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

一种扩展的单播多播业务联合调度算法设计与仿真

针对用户同时接收多路多播业务的场景,借鉴基于调度集合的单播多播业务联合调度SSBIS算法,将接收的多播业务重新划分调度集合,多播、单播业务合理调度,设计了一种扩展的单播多播业务联合调度ESSBIS算法。在保证用户最小数据速率要求的同时,可以更好的降低终端能耗。     

基于不变量理论的遥感图像特征匹配技术

针对现有基于特征的图像配准方法,结合不变量理论,提出了一种基于不变量理论的SIFT配准方法。该方法首先使用SIFT算法提取特征点,SIFT是对尺度缩放保持稳定的不变量。建立特征向量,根据特征向量的相似性进行匹配以获得候选匹配点。马氏距离具有仿射变换不变性,本文采用马氏距离函数作为特征的相似性度量。利用RANSAC算法在得到的新特征点对中消除错配。最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验表明：该方法可以得到更多正确的匹配点对,结果证明该方法的有效性。     

一种新的多目标粒子群算法的研究与应用

基于多目标粒子群优化算法的研究成果,以提升多目标优化方法性能为目标,结合铜电解稳态优化工程实际,提出了一种新的多目标优化粒子群算法.该方法采用可变的外部集策略和快速排序方法来减少优化计算量,采用拥挤度算子和强支配关系保证结果良好的分布性.测试函数的仿真对比分析及对铜电解实际过程数据的优化运行结果均表明该方法在收敛性、解的分布性及计算效率方面具有良好品质,特别是在求解三目标优化问题时的突出表现,表明这种算法在多目标优化领域具有更广泛的适用性.