求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

基坑挡土结构的粒子群优化设计方法

为提高基坑支护结构设计的速度和精度,用模拟自然界鸟群觅食行为的进化算法———粒子群优化算法(PSO)来确定支护结构优化设计方案.研究了基于弹性抗力法的基坑挡土结构的粒子群优化技术:定义在搜索域中的一组可能的基坑设计参数为一个粒子;建立与挡土结构的结构优化设计参数相关联的适应度函数;通过粒子群位置的演变过程来搜索对应最优函数的结构设计参数方法;桩单元长度动态调整的编程技术等.通过工程算例证明了基坑挡土结构粒子群优化设计方法的可行性和适用性.     

烟尘微粒排放量的测试研究

探求光与烟尘流体微粒相互作用下的输出与浓度和流速的关系特性,设计应用了光纤传感器测试系统,利用微粒后向散射对浓度和伯努利原理对流速进行实验检测,结果表明在一定范围内输出与浓度和流速成线性关系,证明具开发应用于实践的可行性.     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

非阻塞性微颗粒阻尼的散体元模型

非阻塞性微颗粒阻尼（ＮＯＰＤ）是在传统颗粒阻尼和冲击阻尼技术基础上发展起来的一种复合阻尼新技术,具有良好的阻尼特性,因而表现出极佳的减振效果。文中建立了用于非阻塞性微颗粒阻尼分析的散体单元法模型（球体元模型）,利用接触力学理论合理地确定了各接触参数,对非阻塞性颗粒阻尼中的冲击能耗的摩擦能耗进行了计算机仿真研究。计算机仿真结果与实验结果有很好的一致性,为ＮＯＰＤ理论分析提供了一种新方法。     

一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法

针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)中的局部数据关联问题,提出一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法.该方法将数据关联问题转换成离散优化问题,利用多个粒子来维持多种数据关联假设,通过计算关联代价来获得粒子权重,用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设.研究结果表明:该方法弥补了经典的数据关联方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足;与ICNN和JCBB数据关联方法相比,该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

粉粒体气力输送垂直管的压力损失

在作者工作的基础上,对不同的固体粒子在气流悬浮下垂直管内流动阻力进行了分析和实验研究。文中提出了固体粒子稀相流垂直管内适用的压力损失计算式。