基于HMM算法体系的逆维特比算法理论研究

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的基本算法体系主要包括Baum-Welch算法、前向-后向算法与Viterbi算法三大经典算法,通过展开对HMM新问题及新算法的理论研究,引出逆维特比问题及逆维特比算法的理论体系,并提出将逆维特比算法引入HMM基本算法体系中构建一种新的算法体系及一种新评估体系的构想,最后对新算法体系的应用进行了展望。     

改进免疫算法用于图像复原

为了更好地对图像进行超分辨率重建,对传统的正则化方法进行了改进,提出了更符合实际的新模型:加性广义高斯白噪声与各向异性正则化项.为求得新模型的最优解,引入免疫进化算法并做如下改进:引入记忆单元群,使算法并行地运行在两个抗体群上;提出一种疫苗的自适应选取及接种方法;将混沌算子作为防僵化算子嵌入.分析与实验表明, 基于新模型重建的图像不仅对噪声的类型与方差具有稳健性,而且重建图像的信噪比改善量(ISNR)比传统模型高1.5 dB左右, 同时提出的改进免疫进化算法能够更快收敛,所需步数仅是遗传算法的8%, 传统免疫算法的40%.结果表明,新模型与改进免疫算法组成的图像超分辨率复原系统具有稳定可靠的性能.     

微电成像测井仪中数字相敏检波开方算法的改进及DSP实现

研究了微电阻率成像测井仪中数字相敏检波开方算法的改进及其DSP实现.介绍了数字相敏检波的基本原理,给出了线性逼近开方算法的优缺点,针对线性逼近算法精度不高的缺点提出一种线性逼近和牛顿拉夫逊相结合的新算法,并给出新算法与线性逼近算法的相对误差图,展现了新算法在计算精度上的优越性,然后给出新算法DSP实现的程序流程图和实验结果.得出新开方算法不仅能够满足测井实时计算的要求,而且还能提高信号检测的线性度的结论.     

四种确定RBFNN中心的新算法

提出了4种确定RBFNN隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态RBFNN数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验证了新算法的正确性和实用性,解决了RBF神经网络的设计难题并为其推广应用提供了实用的指导方法.     

混流装配线平衡分析与算法设计

为了设计合理可靠的混流装配线并有效地提高装配线的平衡率,分析了混流装配线的特点并设计了一种以工序对调为核心思想的新算法,该算法的逻辑结构较为简易且兼容性高,能够与现有的大部分投产排序方法相结合,对装配线做进一步平衡优化处理.具体地描述了新算法的原理和执行过程,最后将该算法应用到某厂的汽车车灯线束装配线上,结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于白光扫描轮廓仪的算法研究

依据白光扫描轮廓仪是根据白光的干涉特性求解被测物的表面相对高度.主要研究了基于白光扫描轮廓仪的几个常用算法.包括条纹调制度法,移相法,空间频域法等.讨论了各种算法的优缺点.为研究白光扫描轮廓仪和新算法的提出提供了基础.     

基于指标融合的跟踪算法性能评估度量标准

为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准.在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入新度量标准的最优子模式分配距离中.新度量标准有效融合目标跟踪算法的跟踪精度、集合势误差和计算量指标,反映了跟踪算法的全面性能.单目标和多目标环境下的仿真实验结果验证了该标准的正确性和有效性.     

射频功率放大器自适应预失真的一种改进算法

自适应算法是射频功率放大器线性化关键技术之一,本文针对适用于自适应预失真的逐次迭代算法提出了改进.通过计算机仿真证明本文提出的新算法比传统的迭代算法更有优势,除了同样可以改善射频功率放大器的非线性指标、降低信号的邻道抑制比之外,新算法还使得信号的幅度误差在迭代过程中大大降低.     

设计结构矩阵优化算法的研究与比较

分析了设计结构矩阵优化方法的不足,提出了以数字化设计结构矩阵及遗传算法为基础的新优化算法.新算法在优化对象、目标函数、进化方法及优化结果等方面进行了创新和改善,不仅能快速地寻找出最优解,实现设计过程优化,还能优化时间及费用.案例分析表明,新算法能有效地减少复杂产品设计过程中的耦合反馈、设计时间及费用,进而降低设计难度和设计成本.     

人工鱼群算法的非线性约束优化

人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的寻优策略,它具有鲁棒性强,全局收敛性好,以及对初值的不敏感性等优点.本文引人了半可行域的概念,并结合人工鱼群算法本身的特点,设计了基于竞争选择和惩罚函数的适应度函数,从而得到了一个利用AFSA算法求解约束优化问题的新进化算法.数值计算证明了算法的有效性.     

一种新的动态蚂蚁遗传混合算法应用研究

针对传统蚂蚁遗传混合算法收敛速度慢的特点,提出了一种新的动态蚂蚁遗传混合算法.新算法采用最佳融合点评估策略,动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机,并设计了相应的信息素更新方法,有效减少了算法的冗余迭代次数,提高了搜索速度;同时引入迭代调整闯值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模,加快了种群进化速度,从而更快地找到最优解.通过对Muth and Thompson基准问题进行计算机仿真,实验证明新算法收敛速度得到了提高.     

Free Search——一种新的进化算法

随着计算智能技术的发展,出现了一些新的进化算法.在对一类进化算法--群体优化算法特征分析的基础上,从生物学原理、搜索机制、算法结构等方面,介绍了一种新出现的进化算法Free Search,并归纳了与其他进化算法的共性特征,同粒子群优化算法进行了特征比较.     

数字积分抛物线插补算法

提出了一种抛物线数字积分插补新算法,抛物线被积函数的形式非常简单,使得这种算法既可以硬件实现,也可以软件实现.仿真运算表明,插补坐标点都落在理论抛物线上.     

基于人工免疫的故障诊断模型自动更新算法

针对传统的故障诊断模型无法跟踪故障的动态变化问题,提出了故障诊断模型自动更新的概念,建立了一种基于异常点检测的人工免疫故障诊断模型自动更新算法.该算法以人工免疫算法为基础,通过引入异常点检测、故障类别使用感知器、增量式单粒子浓度算法感知器来感知故障特征数据的动态变化,并设计了新故障类型的插入、故障抗体删除和特征中心的修订等操作,实现了故障诊断模型的自动更新.实验仿真及应用结果显示,该算法具有较强的自适应性和记忆能力,能够有效实现新故障类型的产生和故障特性中心漂移等问题的识别和处理.     

一种EZW编码的改进算法

介绍了一种基于EZW算法,对EZW零数结构和流程进行了改进而得到的一种新的压缩编码方法,新算法较原EZW算法在图像的压缩质量和编码效率上都有提高.     

一种基于聚类电阻层析成像静态图像重建算法

为了提高静态图像重建算法求解电阻层析成像逆问题的实时性与精度,提出一种基于敏感场区域内三角形有限元聚类的静态图像重建算法.新算法初期采用改进牛顿-拉夫逊算法,并根据算法振荡次数超过允许最大值时所对应的最优图像重建结果,对敏感场区域内所有三角形有限元进行聚类,最后利用改进粒子群算法求解电阻层析成像逆问题,从而实现静态图像重建.新算法每隔一定迭代次数对敏感场区域内所有三角形有限元进行重新聚类,以减小粒子维数,提高新算法求解电阻层析成像逆问题的精度.实验结果表明,相比改进牛顿-拉夫逊算法及组合算法,新算法效果最理想.     

一种新颖的目标区域识别算法

文中就不变矩区域描述算法的缺陷,提出了一种新的目标区域的识别算法.该算法运用目标区域的外接椭圆的几何特性,结合二叉树的多尺度功能,有效地实现了对目标形状的描述.这种算法不仅具有平移、旋转、缩放的不变性,而且具有多尺度性和细节差异的不变性.只要目标区域的大体形状固定,细节的差异就不会影响识别率.试验验证,利用新算法比用不变矩算法的系统目标识别率提高了15%以上.     

基于小波变换算法的输电线路距离保护

对于输电线路的距离保护,数字滤波器的性能直接影响着保护操作的效果.给出了一个基于小波的滤波算法,它可用于微机继电保护装置中.仿真结果验证了这种新算法对输电线路距离保护的有效性.结果同时显示,该算法精确度高,且收敛速度快.     

数据点特征参数提取优化算法研究

提出了一种将蚁群算法应用在逆向工程特征参数提取中的新算法,该算法首先建立基于蚁群算法提取特征参数的数学模型,然后讨论了蚁群算法实现优化的原理、步骤和方法,通过设定蚁群优化参数运用Matlab程序实现优化,提取出特征参数值,完成曲面实体重建,最后通过实例验证了该算法的有效性.     

波长移相干涉仪的算法研究

叙述了波长移相干涉仪的基本原理,分析了其特点,对传统硬件移相干涉仪和波长移相干涉仪进行了比较,指出了它们的优缺点和应用范围.以美国New Focus公司的可调谐半导体激光器为例,简述了实现波长调谐的硬件.文中将波长移相干涉仪算法分成三类:加权多步波长移相算法、基于傅里叶变换的波长移相算法和多波长算法,对这三类算法进行了较详细的叙述和分析,指出了各自的优缺点和应用范围.基于傅里叶变换的波长移相算法,提出了结合差分运算的适合于台阶测量的新算法,克服了已有算法中需要参考基准和参考面的缺点,提高了算法的实用性.