变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。     

k度Steiner最小权网络的线性时间算法

已知平面上n个固定点集合N和m个可动点集合M,求互连点集N∪M的最短连通网络,要求这个连通网络满足：（1）固定点的度为1,可动点的度为k(k≥3）;（2）n=2 （k-2）m。网络中每条边的权与可动点的位置有关,问题是如何确定这m个可动点的位置,使这个连通网络的权最小,这个问题称为k度Steiner最小权网络问题。本给出了k为偶数,边权值为L1距离时计算最小权网络的O(n ln k)时间算法。     

GMRES（m）算法在弹性边界元法中的应用

将基于Galerkin原理的GMRES（m）算法应用于边界元法求解大型弹性问题的计算中，使边界积分节点的划分更具任意性，实例计算结果表明，该算法比有限元法求解更精确，高效。     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物毒性的定量构效关系分析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域．但PSO在化学中的应用还较少。本文将改进的粒子群优化算法用于多元线性回归的变量选择,并将其用于芳香胺的致癌活性的构效关系研究．结果表明：改进的粒子群优化算法能搜索到最优的变量组合,具有较快的收敛速度。     

BGP网络故障模型与检测算法

BGP网络故障严重影响自治系统间的网络性能,根据Internet中观测点获得的BGP路由信息,描述域间路由系统的BGP网络模型,建立BGP故障事件模型,为BGP网络的拓扑变化提供一种简明的描述方式.根据高度时间相关性的BGP路由事件触发的网络拓扑变化,提出查找故障链路的近似算法.提出的BGP网络故障查找模型和算法能够比较准确地检测Internet域间路由系统中的路由异常事件.     

基于模糊聚类规则的网络性能分析方法

利用模糊聚类方法对网络性能进行分析,解决了网络性能分析数据自动聚类分析问题.重点探讨了网络性能分析数据的数据模型的建立和聚类过程,以及根据隶属度函数确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法.     

一种固定背景下运动视频对象的自动分割方法

提出了一种固定背景运动视频对象的自动分割方法．该方法通过互帧差四次矩检测运动对象，利用背景减除对点分类，最后用彩色分水线算法得到运动对象实验证明该方法能够对固定背景下运动视频对象进行实时自动分割．     

一种基于Agent-NB的文本分类模型和算法

针对基于内容的文本分类问题,提出了一种Agent与朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)相融合的反馈分类模型和算法(Agent-NB).朴素贝叶斯分类是一种简单而有效的文本分类方法,然而有限大小的训练样本集,一般不具备良好的数据完备性,难以一次性构造出高性能的分类模型.基于Agent-NB的反馈分类模型,可结合Age...     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题.在总结前人检测算法的基础上,设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法.Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法,可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器.该算法简单可靠、学习效率高,较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾.实验结果表明该方法有较好的检测效果.     

基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。