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171.
通过对简单遗传算法的分析,发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换,这样,从函数的角度来看,引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题,因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充,引入了一种几何模型-距离空间,并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果,指出了改进遗传算法的途径,并提出一种改进的二进制非线性遗传算法,仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发,提出了一种全新的分析遗传算子的方法,对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。  相似文献   
172.
基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模   总被引:4,自引:1,他引:4  
曲长征  于永利  金伟  高鲁 《系统仿真学报》2005,17(12):3011-3013,3018
随着petri理论与应用研究的不断发展,petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析,没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件,提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法,并进行了实例研究。  相似文献   
173.
基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。  相似文献   
174.
对于一般的d维二阶椭圆边值问题,首先证明了离散δ函数具有O(h^-d+d/p)阶的L^p估计和O(h^-d-1,d/p)阶的W^1-p估计,然后得到了准Green函数的L^2估计,最后导出了离散Green函数的L^2,L^x和H^1估计。  相似文献   
175.
一种基于正交矩的立体匹配方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法,该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征,然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配,视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计,从而得到视差图。给出了利用正交矩处理图像对的重建结果和立体匹配结果。试验结果表明,该方法是可行和有效的。  相似文献   
176.
一类非线性离散时间系统的变结构控制   总被引:3,自引:2,他引:3  
王贞艳  张井岗  陈志梅 《系统仿真学报》2005,17(10):2483-2485,2489
针对一类非线性离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ,利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新,克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制,既保留了传统趋近律设计方法的所有优点,又有效的改善了系统的动态品质,消除了系统抖振,使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。  相似文献   
177.
The left-inverse system with minimal order and its algorithms of discrete-time nonlinear systems are studied in a linear algebraic framework. The general structure of left-inverse system is described and computed in symbolic algorithm. Two algorithms are given for constructing left-inverse systems with minimal order.  相似文献   
178.
给出了在数学分析解(证)题中,如何正确处理连续量与离散量的方法——“点列(数列)法”,并从几个方面例说了该方法在数学分析解(证)题中的一些应用.  相似文献   
179.
文章给出了Kantororich不等式的一个新的较简单的证明,并且给出了其推广形式。  相似文献   
180.
文章阐述了对弯线技术应用的体会 ,并分析了弯线测线在煤田地震勘探中的可行性及主要的采集参数。  相似文献   
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