改进的粒子群算法对无源滤波器参数的优化

针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群...     

视觉跟踪中的粒子滤波算法研究进展

详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法框架内,选择一个合适的建议分布构建基于粒子滤波算法的跟踪算法是文章关注的焦点.对视觉跟踪中的难点问题:遮挡、目标交互、场景光线变化等详细的分析了使用粒子滤波算法的解决方法.第三部分对当前粒子滤波算法在视觉跟踪应用中存在的问题进行了分析,最后给出了结论.     

Quantum key distribution using four-level particles

We present a quantum key distribution protocol based on four-level particle entanglement. Furthermore, a controlled quantum key distribution protocol is proposed using three four-level particles. We show that the two protocols are secure.     

一种虚路径带宽分配的步进算法

巨型资源完全共享队列中,各类业务占用的服务员数之间具有近似的统计独立性。基于这种准独立性．可以将巨型资源完全共享系统划分为多个准独立且同构的含多种业务的子系统,从而整个系统的服务员占用数近似为正态分布。结合查表技术,可以快速估算大规模、多业务队列中的呼叫损失概率。将这种计算呼叫损失概率的近似方法推广到保留带宽情况并运用于步进式虚路径带宽分配算法中,大大缩短了带宽分配所需的时间。     

现代流体力学研究的若干基本问题与速度场和压力场"耦合模型"的初步探索

提出了现代流体力学研究需要考虑的若干基本问题,并且在Navier-Stokes方程合理重构和提出符合物理实在的动力学边界条件的基础之上,构造了一个能够大致刻画速度场和压力场2个独立宏观物理量、处于彼此耦合之中的数学物理模型,进而为绕流体最佳型线的数值模拟提供了可能。     

我所经历的5个物理实验

结合亲身经历的5个物理实验,讲解了从事科学研究的独到体会。     

神经网络基于改进型粒子群算法的研究

提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性。仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差。     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

固液流化床中不同粒径粒子群的滑流速度

在稳定的流动状态下,实验考察了铅直管内粒径不同的两组分粒子群的滑流速度,并与每一组分单独存在时的值进行了对比.相对于单组分时的滑流速度,两组分场合的每一组分的滑流速度都会发生偏离并相互接近,偏离的程度受两个粒子群的粒径比、浓度比以及总粒子浓度的影响.通过对两个粒子群之间的相互影响因素的定量分析,以单成分的空隙方程式为基础,建立了在多种操作条件下直接计算滑流速度的模型.