国内外河流编码技术评述

随着水利信息化的发展,为解决河网水系的拓扑关系及水文特征、相关属性的关系,国内外产生了许多河流编码技术。总结了世界各国的河流编码技术,如北美Pfafstetter、欧洲、中国、美国NHD等河流编码体系,分析其优缺点并进行评价,为国内河流编码技术的发展提供借鉴,有利于河流相关属性信息的管理与共享。     

基于DEM的数字流域河网编码方法研究

数字流域模型中基于二叉树理论的河网编码方法能够实现任意河段的直接定位和高效的拓扑运算.论文首先讨论了利用DEM提取河网的基本原理,然后根据二叉树二元编码规则完成数字流域的河网编码.     

遗传算法的编码理论与应用

编码是遗传算法求解问题的前提,文章分析了二进制编码、格雷码编码、实数编码、符号编码、排列编码、二倍体编码、DNA编码、混合编码、二维染色体编码或矩阵编码等编码的实质内容,在树编码和可变长编码基础上阐述了自适应编码的基本理论,提出了基于相似度的可变长编码和基于结构的agent编码方式,给出了函数优化、TSP、KP、JSP、机器人路径规划、图的划分和倒立摆等典型优化问题的编码方案。     

MPEG-4视频编码技术的研究及实现

通过对MPEG-4的特点和VOP编码原理及其关键算法的研究,提出了实现形状信息编码、运动信息编码、纹理信息编码的方法,针对运动信息编码、纹理信息编码这两种编码方式给出了流程图并进行详细说明,提出了MPEG-4编码技术中两种新的编码——可伸缩编码和Sprite对象编码。     

小字母表的高性能算术编码

本文基于改进的算术编码，提出了适用于小字母表的高性能算术编码算法。编码部分和模型部分都在小字母表场合作了特别设计。在编码部分，我们将改进的算术编码进一步改造成无乘法算术编码器，分析表明，冗余码长不于最新的Ｐｒｉｎｔｚ等的结果，编码效率接近百分之百。在模型部分，我们提出了自适应高阶统计模型的快速算法。实验结果表明，算法实现了对小字母表的高效率快速压缩。     

高效率的变字长颜色编码与解码技术

提出了一种新的mB/nB(m＜n)变字长颜色编码技术,用颜色位同时作为字节头、标识位及校验位,提高了信息容量.mB位二进制串中0和的1个数差值大于2,字长映射为nB位,否则字长保持mB位,减少冗余码.随后提出了基于算术平均法的解码规则.理论分析及实测表明,该编码技术编码效率高达94％,比传统方法编码效率提高88％以上,具有很高的实用价值.     

基于一次排序动态编码的Huffman编码算法

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频等数据压缩、存储及通信等领域得到应用。为了有效提高时空效率、简化编码思想和操作,首先研究了传统Huffman编码的算法及具体做法,并针对性地提出了一种基于一次排序动态编码的Huffman编码算法。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比,该方法从编码思想上将构树简化为线性编码,在空间复杂度相近的情况下,不仅时间复杂度上有明显降低,而且编码步骤和相关操作更简洁,更利于程序的实现和移植。实验结果验证了算法的有效性。     

基于Matlab/Simulink的复杂河网水质建模与仿真

计算机仿真对河流水质研究有非常重要的意义。该文提出了基于Matlab／Simulink软件平台,建立了复杂河网的Simulink通用模型,并给出了仿真结果。与其他使用计算机程序开发仿真程序进行仿真相比,该建模和仿真方法不仪简单易行,而且可重用性强,其中所建立的Simulink通用子模型可反复用于不同河网,为研究河网水质提供了一条快捷、有效的途径。     

电力企业物资编码标准化设计与优化

本文在概述物资编码发展历程和常见编码方法基础上,围绕电力行业物资编码管理中存在的问题进行深入探讨和分析,并提出相应的优化建议及方法。特别以A电力集团为分析对象,分别从该集团物资编码管理体系和物资编码管理信息系统两个方面进行现有编码设计描述、现有编码问题分析,进而针对A集团及其下属电厂所存在的主要编码问题提出具体可行的优化措施及方法。这些措施和方法彻底付诸实施之后,有望从整体层面解决该集团物资编码管理的现有问题,实现集团及其电厂运营中降低成本与利润提升等目标。     

IDD:DDE编码改进方法

编码技术是XML查询处理的基础,为适应XML更新需要,近年来提出很多动态编码方法,大致可分为基于位串的编码和基于向量的编码.当XML更新时,动态编码方法应该产生最短位长新编码分配给插入节点.位串编码具有这个性质,而对于向量编码,却是一个难点.以DDE为例,提出了向量编码的最短位长新编码计算方法.该方法将问题建模为整数规划,通过构造所有不可约分数求得最短位长新编码.和原有简单利用向量相加计算新编码相比,优点包括了重用已删编码,降低编码长度,提高查询性能,具有更好查询支持等.     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法

蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.仿真实验表明,所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势.     

基于受控旋转门的量子神经网络模型算法及应用

提出一种量子神经网络模型及算法．首先借鉴受控非门的含义提出一种受控量子旋转门,基于该门的物理意义,提出一种量子神经元模型,该模型包含对输入量子比特相位的旋转角度和对旋转角度的控制量两种设计参数;然后基于上述量子神经元提出一种量子神经网络模型,基于梯度下降法详细设计了该模型的学习算法：最后通过模式识别和时间序列预测两个仿...     

基于蚁群-遗传算法的贴片机喂料器分配优化研究

针对在元器件贴装顺序已知的前提下研究拱架式贴片机的喂料器在喂料槽上分配优化的问题,给出了以贴片头在喂料槽移动距离最小化为优化目标的喂料器分配优化模型．利用蚁群算法与遗传算法的混合算法实现对贴片机的喂料槽分配问题进行求解,将蚂蚁搜索的结果进行迭代交换、交叉和变异．为了验证算法有效性,以20块实际生产的PCB为实例进行了测...     

具有混沌搜索策略的蜂群优化算法

提出一种改进人工蜂群局部搜索能力的优化算法,对陷入局部最优值的雇佣蜂,使用禁忌表存储其局部极值,并引入混沌序列重新初始化,在迭代中产生局部极值的邻域点,帮助其逃离束缚并快速搜寻到最优解.改进算法有效地结合标准蜂群算法的全局优化能力、禁忌表的记忆能力和混沌局部搜索能力,对经典函数的测试计算表明,改进算法提高r蜂群寻优能力,在收敛速度和精度上均优于标准蜂群算法,适合工程应用中的复杂函数优化问题.     

具有量子行为的协同粒子群优化算法

以分布估计算法(EDA)的角度,从理论上指出,具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO)本质上是EDA算法与原始粒子群算法(SPSO)的综合.针对进化类算法普遍遇到的过早熟问题,将协同搜索策略引入传统的QPSO算法,提出了具有量子行为的协同粒子群优化算法(MQPSO).通过实验确定了最适合MQPSO算法的通信频率以及子种群大小.实验结果表明,该算法较QPSO及SPSO算法具有更快的收敛速度和更强的搜索精度,其优势在高维优化问题中更为明显.     

基于ODR和BSMOTE 结合的不均衡数据SVM分类算法

针对传统的支持向量机（SVM）算法在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷,为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出一种新型的逐级优化递减欠采样算法.该算法去除样本中大量重叠的冗余和噪声样本,使得在减少数据的同时保留更多的有用信息,并且与边界人工少数类过采样算法相结合实现训练样本数据集的均衡.实验表明,该算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高.     

基于感染球策略的传感器网络移动代理路由算法

基于感染球策略提出一种移动代理能量有效路由算法(EEMAA),该算法利用感染球来缩小移动代理寻找及修复最优路径的范围,进而降低网络的寻路能耗;同时,还提出一种最优路径局部修复策略,该策略能在保留原有最优路径大部分信息的基础上,对最优路径作出局部修复.仿真实验表明,该算法在寻找最优路径时能避开剩余能量少的节点,使网络中各节点的能量呈整体性衰落,且在失效节点附近能快速修复最优路径.     

基于Volterra 级数并行递推AP 算法的陀螺漂移预测

为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立基于Volterra级数的非线性时间预测模型,提出了一种基于Volterra级数的并行递推放射投影AP自适应算法.以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下降原理导出各阶Volterra核更新公式;再利用矩阵求逆引理递推求取各阶Volterra子系统自相关逆矩阵导出算法.某导弹实测的陀螺漂移数据预测应用研究表明,该算法运算速度快、预测精度高.     

基于混合和声搜索算法求解竞争选址问题

针对竞争选址问题,提出一种新的混合和声搜索算法。混合和声搜索算法初始化和声记忆库时结合了贪婪算法,降低了初始解的不可行性概率。在寻优过程中,引入了鱼群算法的觅食行为,提高了算法跳出局部最优解的能力和收敛速度。即兴产生一个新的和声时,充分考虑了当前最优解的指导作用,提出了新的基因调整方法,增强了算法的探索能力。在竞争选址问题上对所提出的算法进行了测试,仿真结果验证了所提出算法的有效性。