王浩算法的Java实现

用Java语言实现数理逻辑中命题逻辑的机械证明,从而抛开繁重的脑力证明过程,可用计算机证明任何命题逻辑的定理和公式。     

一种基于信息论的蛋白质数据库搜索鉴定算法

为了有效地利用蛋白质串联质谱数据,提高蛋白质鉴定的准确性,提出了一种基于信息论的蛋白质数据库搜索鉴定算法——ITPIA(information theory based protein identification algorithm)算法.针对多肽串联质谱质量低、噪音多等问题,ITPIA算法利用了信息论中的熵理论提出了一种有效的实验串联质谱和多肽的理论质谱的匹配打分算法.该算法更大程度上从多肽串联质谱中获得蛋白质的结构信息.实验结果表明,ITPIA算法有效地提高了蛋白质鉴定的准确性.     

《成都大学学报》（自然科学版）第31卷（2012年）总目次

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基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.     

一种基于能量函数的证据合成算法

传统证据合成的计算量会随着证据个数急剧增加,限制了DS证据理论的广泛应用。从减少参与证据合成的焦元数量出发,提出了一种改进的DS证据理论的实用算法,以解决DS证据理论的实用化问题。该算法以焦元的能量函数、证据的平均能量函数作为选择抛弃焦元和剩余焦元的标准,同时将抛弃焦元的基本概率赋值重新分配给与之具有嵌套关系或相交关系的剩余焦元。该算法保留了抛弃焦元在证据合成过程中的生存权利,充分考虑了计算量和准确性。通过实例比较了该算法与其他几种近似算法的性能,验证了所提出算法的有效性和合理性。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

基于粒子群算法的非规则LDPC码度序列设计

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。     

具有学习能力的FPN在航保系统易损性评估中的应用

基于Petri网模糊推理算法,引入改进粒子群优化算法,使其具有参数学习能力,摆脱系统中众多未知参数对专家和经验的依赖.以舰船航空保障系统为研究对象,建立了基于具有学习能力FPN(Fuzzy Petri net)的系统易损性评估模型,算例佐证了其学习效率及精度.与传统系统易损性评估方法的对比试验表明该评估模型的全面性和合理性,并可推广应用于复杂舰船系统易损性评估研究.     

生鲜食品多阶段动态定价模型及算法

考虑消费者购买行为,建立生鲜食品多阶段动态定价模型,力图使零售价格能够动态地反映生鲜食品的价值波动,采用基于正负反馈机制的改进蚁群算法求解模型。通过不同算例仿真分析,表明该模型优于传统模型;同时将本文算法与其他3种算法进行对比,从收敛性能和运行时间方面证实本文算法更优。