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81.
研究了非规则低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码度序列阈值计算方法,详细讨论了构造具有较高阈值度序列的步骤与约束条件的处理,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的度序列优化方法。仿真了此方法的寻优效果,给出了一些接近Shannon限的优秀度序列和分析比较。  相似文献   
82.
基于最小方差的动态综合评价方法及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用时序加权平均(time order weight averaging operator, TOWA)算子和时序几何平均(time order weighted geometric averaging operator, TOWGA)算子对时序立体数据进行降维处理,并给出了确定时间权重的最小方差法。在事先给定的时间度的情况下,尽可能地寻找一组最稳定的时间权重系数来集结样本值,即寻找一组时间权重系数使其波动最小。最后,运用该方法进行了算例分析,并且将算例结果与熵值规划法进行了比较分析,验证了方法的有效性,总结了最小方差法的特点。  相似文献   
83.
李东旭 《系统工程》2000,18(5):70-73,63
针对一类航天器结构振动控制问题,提出了为适应空间地传感器、控制器特殊要求的应变控制方法。考虑到航天器所携带的计算机硬件资源有限。本文研究了大系统分散控制理论在结构振动应变控制中的应用。建立了结构振动控制分散子系统,设计了分散控制策略,并进行了计算机数值仿真。结果表明方法是有效的。  相似文献   
84.
针对功能替代模型的定义 ,分析了原有的可靠性评估方法存在的不足 .应用模糊数学的原理和方法 ,在模糊可靠性理论的基础上 ,对功能替代模型进行模糊可靠性评估 ,得出了该模型模糊可靠度和模糊平均寿命的计算公式 .最后 ,给出一个示例 .  相似文献   
85.
植物群落性状不定等规律与联系数学   总被引:3,自引:0,他引:3  
栽培植物群体构成栽培植物群落.群体性状集合成群落性状.由于群体的相辅性状和相克性状以及结构等原因,群落的性状不一定等于其群体性状之和,数学模型为:w(∧∨)Σx1.应用联系数学的理论和方法证明栽培植物群落性状不定等规律,调控群落性状和评判群落优劣,具有重要的理论和实际的意义.表1,参6.  相似文献   
86.
针对SAR图像中的海洋分布目标,从人的认知过程出发提出了一种基于上下层多Agent系统(top bottom multi Agent system, TBMAS)检测算法。该算法针对上下层Agent定义了不同的行为。下层Agent获得初步的视觉知觉,上层Agent加入联想分析等处理获得最终检测结果。算法从分布目标的局部统计特性考虑,不需要进行统计模型和参数的估计,利用局域直方图和Kullback Leibler散度进行差异度分析。实验表明,对于多种分布目标均有较好的检测效果。  相似文献   
87.
一种基于结构熵的类内聚度度量方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
内聚度是指模块内各成分之间的联结强度。在面向对象软件系统中,内聚度主要是指类内部的属性和方法之间的联结强度。在类依赖图的基础上,提出了一种基于结构熵类内聚度度量方法,从类的属性与属性、属性与方法和方法与方法之间依赖关系3个方面对类的内聚度进行度量。并综合以上3种内聚度给出了一个类内聚度的度量方法,为评价类的内聚度提供了指南。  相似文献   
88.
土木工程结构模型的自由度数目很大,按照原结构模型设计的控制器阶次非常高,从而导致主动控制和半主动控制实施过程中时滞效应十分突出.首先采用均衡实现技术对结构模型的状态变量重新排序形成内部均衡的模型,然后分别基于系统的可观度和可控度指标与内平衡系统二次型性能指标来进行结构模型降阶,略去对结构动力反应贡献小的状态变量.通过对Highway Bridge的Benchmark模型进行多目标模型降阶计算,得到最优的降阶模型,说明方法的可行性和有效性.  相似文献   
89.
为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.  相似文献   
90.
改进的加权复杂网络节点重要度评估的收缩方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
分析了加权复杂网络的结构特点,综合考虑了边权对节点重要度评估的影响,给出了加权节点重要度的新定义,并提出了改进的适用于加权网络的节点收缩方法.该方法认为最重要的节点就是收缩后加权网络凝聚度最大的节点,其算法的时间复杂度为O(n3).该方法有助于更准确地发现复杂网络中的关键节点.最后的实验分析验证了方法的有效性和可行性.  相似文献   
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