Sylvester矩阵方程的改进IO迭代算法

通过对Sylvester矩阵方程的理论分析,可知IO迭代算法中迭代矩阵的谱半径随内迭代次数的增大而减小,更新了IO迭代算法中内迭代次数的选择方法,并证明了该算法收敛性与初始矩阵无关。Sylvester矩阵在满足一些特定条件下,为了进一步提高收敛速度,可通过选择适当的相关参数,使得IO迭代算法有较好的收敛速度且比Smith算法的迭代次数明显减少。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。     

LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。     

混合遗传算法及应用

给出了几种典型的混合遗传算法和基本思想,并着重讨论了一种改进的混合遗传算法及其应用,表明了混合遗传算法可提高优化质量和搜索效率．     

剪枝 Galois 格上规则的直接计算

Ｇａｌｏｉｓ格用于知识发现具有许多优点,并在实际应用中显示了一定的价值。现提出一种在已剪枝的Ｇａｌｏｉｓ格上直接计算规则的算法,其主要依据格结点的直接泛化来产生规则集合。该算法在一定条件下更为有效,并且所产生的规则集合是无冗余的。文中所述方法已用于数据库知识发现工具ＨＵＴＫＤＤ中。     

轧制计划的优化模型及其应用

对于钢铁企业热轧生产控制计算机系统中的实际轧制计划初选问题,即板坯库倒垛问题,提出了一个新的非线性０－１整数规划数学模型,通过实际应用表明,该数学模型与原有的启发式经验模型相比,效果显著。     

DMloDS的多媒体存储服务器中可丢弃帧的分配问题

分布式多媒体信息点播系统（ＤＭＩｏＤＳ）要求其多媒体存储服务器能够同时为大量的客户提供实时的信息服务,为了保证每个客户的ＱｏＳ要求,系统必须提供接纳控制机制以限制客户的数量．首先从理论上描述了一种适合于ＤＭＩｏＤＳ中多媒体存储服务器的统计型接纳控制算法ＳＡＣＡ,并对统计过程中产生的可弃帧的分配问题进行了深入的研究,提出了可丢弃帧分配的数学模型,保证了每个客户的基本ＱｏＳ要求,为ＤＭＩｏＤＳ系统的设计提供了理论依据     

连续滚动生产作业安排中初始状态非平凡的P//C_(max)问题

以实际中连续滚动生产为背景,研究了一类新的平行机作业安排问题,即初始状态非平凡的Ｐ∥Ｃ_ｍａｘ问题。基于经典的Ｂｉｎ－ｐａｃｋｉｎｇ（装箱）理论和技巧,提出改进的Ｍｕｌｔｉｆｉｔ算法及相应的ＩＦＦＤ装法,并分析算法在最坏情况下的性能指标上界为４／３．最后,提出连续生产中周期滚动式作业安排的实施算法,实现了设备不空闲而连续运行。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．