一种可实现的仿射组合自适应滤波算法

为了进一步改善自适应算法收敛速度和稳态偏差的性能,在对仿射组合滤波器自适应算法性能分析的基础上,提出了一种新的组合参数更新公式,该更新公式中的固定系数改为与子滤波器输出相关的函数,使仿射组合自适应滤波算法可以更好地实时跟踪子滤波器的性能变化。仿真结果表明,基于新组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法与基于理想组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法性能一致,同时具有快的收敛速度和低的稳态偏差,且对子滤波器步长变化具有良好的跟踪性能。     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

基于决策者与带扰动因子的布谷鸟算法

针对布谷鸟算法在解决优化问题中存在收敛速度慢、求解精度低等缺陷,提出一种基于决策者和带扰动因子相结合的布谷鸟优化算法。算法引入最高决策者加快收敛速度,在迭代过程中对鸟窝位置带入扰动因子提高寻优精度。通过6个典型的标准测试函数对算法进行验证,实验表明,该算法在对布谷鸟算法的收敛速度和求解优化问题精度方面有较大改进,是一种有效的寻优算法。     

基于贝叶斯的软件错误定位方法

为提高基于程序切片和覆盖信息的传统错误定位技术的效率,提出一种基于程序动态切片和贝叶斯相结合的错误定位方法。针对程序执行轨迹计算动态切片,减少搜索空间;在切片后覆盖信息的基础上,利用贝叶斯公式计算相关语句的可疑度;根据语句可疑度降序排列语句,依次检查直到找出真正的错误语句。实验结果表明,该方法能够在一定程度上提高软件错误定位的效率与精度。     

分布式非线性控制的回路小增益方法

近年来,分布式控制在控制及相关学科引起了广泛的兴趣.复杂的包含不确定性的非线性动力学在控制系统中普遍存在,而针对这种系统的分布式控制研究尚处于起步阶段.其中一个关键问题就是由分布式控制系统中信息交换约束与复杂非线性动力学的并存所导致的.近期相关研究表明,基于回路小增益定理的控制设计方法能够较有效地解决这类问题.本文重点回顾分布式控制回路小增益方法的近期主要结果,给出了一种分布式非线性控制器的系统化设计方法,并在此基础上指出若干未来研究方向.     

基于DNA遗传优化的正交小波常模盲均衡算法

在上行多用户中继网络中,针对中继协作波束成形与多天线基站联合优化的问题,本文提出了两种不同的但是具有一定相关性的设计方法。在第一种方法中,考虑在接收端SINR约束的情况下,使中继节点总功率最小化;在第二种方法中,研究在中继节点满足一定功率约束的情况下,使接收端SINR最大化。研究发现,基站线性接收器的最优权值矩阵决定于中继节点加权向量,进而可将多变量优化的复杂问题转化为单一变量优化问题。原问题进而可转化为半正定规划问题,可以用内点法方便的解决。仿真结果表明,与通过迭代运用凸优化求多向量的方法相比,该方法性能更优。     

基于螺旋搜索机制的行星搜索算法

螺旋搜索机制的全局搜索能力强,广泛用于萤火虫算法及鲸鱼搜索算法,但其收敛速度慢,收敛精度低,局部搜索能力较差。通过改变收敛范围较小时的搜索模式,提出了局部螺旋搜索来提高其局部搜索能力,并引入变异操作提高其局部搜索能力,提出了行星搜索算法。通过对单峰及多峰值测试函数对该算法进行验证。结果表明行星搜索算法在收敛速度、搜索精度及局部搜索能力等方面较粒子群算法、萤火虫算法及鲸鱼搜索算法等有明显提升。     

基于规则网格的层次化布料动态模拟方法

在布料动态模拟仿真过程中,收敛速度和模拟效率是两个核心指标,可以很好的反应布料在动态过程中的模拟效果。针对布料动态模拟中的收敛速度慢、模拟效率低的问题,提出了一种基于规则网格的层次化模拟方法,实现了基于位置的层次化动态模拟。在该方法中,利用层次化思想在原始网格的基础上构建层次化约束网格,在这个过程中,可以采用不同的决策函数对网格进行精简,构造出更加满足目标要求的约束网格,在构造完成后利用提出的权值关联模型对各层次进行再矫正。在模拟过程中,原始网格利用层次化约束网格从最粗层到最精细层进行收敛矫正,有效避免了传统为提高收敛速度而单一的增加约束矫正迭代次数的问题。为了检验模拟性能,布料在周期钟摆风场下进行了实验。实验表明,在基于规则网格的层次化方法模拟下,能很好的解决传统模拟的约束震荡问题,并且效率高,稳定性好。     

NR/SBR混炼胶挤出流动中自然收敛角的计算

考察了ＮＲ／ＳＢＲ共混胎面胶在毛细管挤出流动中的末端效应、基于以前的工作［１］提出了粘弹性流体自然收敛半角方程，并估算了试样在挤出条件下的人口自然收敛角（２α０）。结果表明，２α０值随着温度的升高而有所增大．随着剪切速率的增加而减小。     

思维进化算法的转移概率分析及几乎处处收敛性证明

思维进化算法已有的收敛性分析均是在依概率收敛意义下考虑的,而几乎处处收敛强于依概率收敛。在详细分析思维进化算法趋同算子和异化算子转移概率的基础上,利用种群最大适应度值函数描述思维进化算法的演化过程,将最大适应度值函数的进化过程转化为下鞅数列,并根据数学期望的性质和最大适应度值函数的特点,利用下鞅收敛定理严格证明了思维进化算法的几乎处处收敛性。