基于Landsat-8 OLI数据的海南牛路岭水库水深的反演研究

基于遥感数据的水深反演对加快海南省基础水文数据的收集和简化整片水域水文数据的动态监测有着重要意义.利用Landsat-8 OLI卫星遥感影像和乘船采集的实测数据,在单波段法、多波段比值法和底部反照率独立水深算法（B算法）中选出了最适合水深反演的模型,即B算法模型,并针对B算法模型中对于深度小于10 m和大于30 m的水体其反演精度不佳的问题,提出了分区反演的处理方法 .结果表明,对于改进后的B算法模型,其平均绝对误差降低了45.7%,平均相对误差降低了42.3%,而且水深反演精度得到了明显提高.故改进后的分区反演B算法模型与牛路岭水库的实际水深分布更为契合,可以将其用来获取整个水库的水深数据.     

GA在改善证券市场风险测量精度中的实证研究

应用遗传算法(GA)估计线性GARCH(1,1)模型和非线性EGARCH(1,1)的参数,建立两个模型计算中国证券市场的风险值(VaR).通过对比传统算法和遗传算法的风险值,计算数据显示:线性GARCH(1,1)模型和非线性EGARCH(1,1)模型下,GA得到的风险值均大于真实值,可以解决传统算法中预测精度不高的问题.     

基于被动DNS流量的Fast-Flux域名检测方法

近年来,速变域名(Fast-Flux)技术已成为在速变服务网络(Fast-Flux Service Network,FFSN)中组建僵尸网络的常见做法,这些FFSN能够以非常高的可用性维持非法在线服务.文中基于FFSN工作原理以及速变域名技术特点,提出了一系列检测特征,设计了一种基于被动DNS流量的Fast-Flux域...     

一种JPEG2000算术编码器的优化算法与实现

通过对索引表和概率间隔区间更新条件的分析,提出了一种JPEG2000算术编码器的部分并行优化算法.在连续编码两个数据对时,通过预测间隔区间的变化,可以一次完成索引表和间隔区间的更新,从而减小了编码数据的关联性,实现了算术编码器的部分并行编码.设计了基于3级流水线的JPEG2000算术编码器,并通过了FPGA验证.试验结果表明,该算法平均每个时钟编码1.58对数据,比每个时钟编码1对数据的普通算法,编码效率提高了58%.     

基于免疫算法的悬架系统参数的辨识

在ADAMS中建立了麦弗逊与双横臂两种不同悬架形式的1/4汽车模型,依据其输入输出数据,利用免疫算法分别对两者的车身质量、悬架刚度与阻尼、轮胎的刚度及轮胎质量进行了辨识.仿真结果表明:使用辨识参数的简化模型可以替代真实模型并能够合理反映出由于悬架结构不同而引起的性能差异;免疫算法是参数辨识的一种有效方法,具有较好的全局寻优特性.     

交替拟合残差算法与HPLC-DAD结合快速测定复合麻醉剂

将交替拟合残差算法与HPLC-DAD(高效液相色谱-二极管阵列检测)相结合,用于复合麻醉剂中盐酸普鲁卡因和盐酸利多卡因的同时直接快速测定,两组样本中盐酸利多卡因的回收率范围分别为96.2%~101.6%和100.3%~102.3%,盐酸普鲁卡因的回收率范围分别为93.7%~110.4%和97.3%~107.9%.研究表明,交替拟合残差算法可以很好地解决HPLC中色谱和光谱的重叠问题.     

基于连通图动态分裂的聚类算法

当前大部分的聚类算法都难以处理任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇,为此,文中提出了一种基于连通图动态分裂的聚类算法.首先构造数据集的l-连通图,然后采用动态分裂策略对l-连通图进行分割,把数据集分成多个互不相连的连通图子集,每个连通图子集为一类.实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇的聚类问题,具有广泛的适用性.     

谐波合成法模拟随机风场的优化算法

为解决传统谐波合成法模拟多变量随机脉动风场效率低下的问题,首先将互谱密度函数矩阵分块,然后采用递归优化算法进行矩阵的Cholesky分解,同时引入矩阵乘法算法来代替传统算法的叠加过程,从而减少了互谱密度矩阵中元素生成的数量,加快了矩阵分解和脉动风场合成的速度.工程实例表明,上述优化算法可有效减少整个模拟过程的计算时间,提高模拟效率.     

CRC算法在计算机网络通信中的漏检分析

在计算机网络通信中,为了降低数据通信线路传输的误码率,可以采用一种差错检测控制——循环冗余码验(CRC).介绍了CRC算法的原理、CRC算法的校验规则、CRC算法分析、CRC算法的漏检分析.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得...