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针对装备保障任务多目标规划过程中任务与资源匹配复杂、目标权重获取困难和非劣解过多等问题,建立了装备保障任务多目标规划的目标模型和约束模型,提出了一种基于改进粒子群优化的交互式多目标装备保障任务规划方法。通过离散化编码方式和任务优先排序,完成了任务与资源的匹配及任务时序的调整;通过建立目标权重调整模型,实现了根据评价结果调整目标权重的交互过程,解决了目标权重无法精确获取的问题;通过调整后的目标权重构造适应度函数获取一个相对最优解,从而避免了因过多非劣解而导致决策困难的问题。该方法能够较好地实现装备保障的精确化和高效化,在信息化条件下装备保障辅助决策及方案生成中具有重要的参考价值。 相似文献
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提出了一种任意阶基于最小均方误差(LMS)白适应时延估计(LMSTDE)算法的现场可编程逻辑门阵列(FPGA)结构化设计方法.将原有的低阶次LMSTDE算法中速度受限的顺序迭代运算优化为只包含误差更新和权系数更新操作的全并行乘/加运算,并进一步分离为不依赖于阶次变量的功能运算单元,最后将软件设计中的结构化方法运用到FP... 相似文献
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无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。 相似文献
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