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201.
目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。 相似文献
202.
BP网络自适应学习率研究 总被引:11,自引:0,他引:11
分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。 相似文献
203.
基于改进自适应遗传算法的组卷研究 总被引:9,自引:0,他引:9
针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法(ANGA)。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术:组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100%的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感.具有较好的鲁棒性。 相似文献
204.
锅炉汽包水位系统的自适应逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
要利用自适应逆控制的自适应性和系统辨识能力,提出了对锅炉汽包水位控制系统的自适应逆控制策略。由被控对象的逆对象组成的局部反馈回路可以有效地克服给水扰动以及汽包水位的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动。同时,自适应建模所得的FIR滤波器可以跟踪对象的特性变化,由FIR滤波器所得的逆控制器可以使系统的实际输出在对象特性变化情况下跟踪参考模型的输出。仿真结果显示了自适应逆控制的自适应性和鲁棒性。 相似文献
205.
对于大规模决策变量给求解大规模多目标优化问题带来的难以收敛及解集分布不均匀问题,通过分析变量特征将其分类再分别优化是当前较为有效的求解方法,但存在变量分类不够准确、变量处理不够有针对性等不足。对此,提出一种基于差分进化邻域自适应策略的大规模多目标优化算法。首先,通过分析扰动解的支配关系将混合变量分为多样性变量和收敛性变量,使变量分类更为准确。其次,通过对收敛性变量主成分分析降噪,降低计算成本,并设计种群的交替进化策略及差分进化的邻域自适应更新操作以提升种群进化过程中的收敛性。实验结果表明,所提算法在收敛速度和解集的分布均匀性上表现出良好的性能。 相似文献
206.
为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。 相似文献
207.
求解单圈多部图的匹配算法 总被引:4,自引:0,他引:4
给出了一个多部图及其匹配问题的定义,提出了求解单圈多部图匹配问题的一个算法。该算法提出多部图顶点间的可达性定义,并使用试探与缩小规模相结合的方法以及求二部图的最大匹配算法,求解单圈多部图的最大匹配问题。经过验证,算法的效率比较高。 相似文献
208.
基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。 相似文献
209.
210.
首先利用权函数方法,考虑如何确定搭配参数,使具有非齐次核G(xλ1 yλ2)(λ1λ2>0)的Hilbert型积分不等式具有最佳常数因子;其次给出最佳搭配参数的充分必要条件及快速判定最佳常数因子的判别式;最后讨论最佳搭配参数在积分算子理论中的应用. 相似文献