EM 算法的拟N ew ton 加速方法

ＥＭ算法是从不完全数据求参数极大似然估计的一种迭代方法。ＥＭ算法简单,但收敛慢。本文讨论了一个加速收敛的算法。     

图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

有色噪声中多个周期相近信号参数的估计算法

本文提出了一种“谐波组清除算法”来估计周期信号的参数。该算法不仅计算简单并可获得较高的频率分辨率,而且对信号模型具有较强的鲁棒性。最后,用数值仿真数据与实测直升机噪声数据对该算法进行了检验。     

电网检修排序问题

研究一个从实践中提出的电网检修排序（调度）问题,并证明了该问题的一般情形是ＮＰ－困难的,对其特殊情形给出了多项式时间的算法．     

用面向对象程序设计神经网络的算法类库

依据面向对象的程序（ＯＯＰ）设计的优越性,用Ｃ＋＋语言,针对神经网络ＢＰ算法和ＧＡ算法,编写了神经网络及其算法类库：目的是为神经网络学习算法的发展和深入及其应用于工程提供方便和有利工具．且给出利用该类库实现的非线性系统辨识结果     

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.     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

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。     

基于箕舌线函数的快速凸组合最小均方算法

在分析凸组合最小均方(CLMS)自适应滤波算法性能的基础上,针对其联合参数λ(n)需要复杂指数运算的缺点,提出一种新的快速CLMS(FCLMS)算法。该算法采用修正箕舌线函数来替代原算法的Sigmoid函数,从而在保证算法收敛性能的同时合理避免了指数运算,在一定程度上提高了算法的灵活性。仿真结果验证了新算法与原算法相比有同样好的收敛性能并在计算量上明显小于原算法。     

伪逆算法的改进及其用于相控阵激发声场的控制

相控阵作为高强度聚焦超声肿瘤治疗中备受关注的一种换能器,运用伪逆算法可使其在媒质中产生的声场进行准确的声聚焦控制。但目前伪逆算法中的位置控制函数表述过于复杂,程序编译及计算时间过长。对原伪逆算法进行了改进,并将其用于一10×10个正方形阵元的平面相控阵在多层媒质中当肿瘤位于不同深度处时激发的声场进行了仿真。结果表明:利用改进的伪逆算法可对不同深度不同尺寸的肿瘤进行准确的声聚焦控制,并使程序设计及计算时间都大为减少。该算法为高强度聚焦超声肿瘤治疗提供了理论参考。