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软件可靠性建模是一个重要的研究领域,现有的软件可靠性模型基本上是非线性函数模型,估计这些模型的参数比较困难。粒子群优化是一类适合求解非线性优化问题的随机优化方法,提出一种基于粒子群优化的软件可靠性模型估计参数方法,该方法的关键是构造合适的适应函数。用该方法分别估计了5个实际软件系统的指数软件可靠性模型以及对数泊松执行时间模型,实验结果表明:该方法参数估计的精度高,对模型的适应性强。 相似文献
343.
基于SGNN的图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,将神经网络用于图像融合处理取得了一些成果,但已有的方法存在着计算量大、需要用户设置网络结构和较多参数等缺点.自生成神经网络(SGNN)是一类自组织神经网络,它不需要用户指定网络结构和学习参数,而且不需要迭代学习,是一类特点突出的神经网络.提出一种基于SGNN进行图像融合的新方法,分3步:①对图像进行预处理,使用小波方法滤除图像的噪声;②用SGNN对图像像素进行聚类,将像素按灰度值聚为某几类;③对经过第2步处理的像素进行融合,用灰度值对像素进行模糊分类之后再用加权平均法精确化,最终得到融合图像.该方法易于使用、计算速度快.实验表明该方法融合结果的均方误差比拉普拉斯金字塔算法和小波变换方法降低约30%~60%. 相似文献
344.
基于全部模糊控制规则的模糊逻辑推理软件化实现方法有时难以满足快时变过程控制的要求。而基于部分规则的模糊推理硬件化实现方法则具有非常高的推理速度,从而提出了一种基于作用模糊子集推理的数/模混合推理结构,讨论了其实现原理,设计了电路原理图.该结构对于多输入系统及拥有大量规则的系统,不仅不减缓推理速度,而且可以节省芯片面积. 相似文献
346.
在安防系统中,将大量目标轨迹先转化为语义轨迹后再进行频繁模式挖掘,有助于分析目标行为模式、识别危险源及增强安防系统内部防控。针对现有频繁模式挖掘方法未考虑目标停留点的效用差异问题,提出一种高效用语义轨迹模式挖掘算法。综合停留点兴趣度、目标停留时间以及目标语义轨迹支持度这3个参数定义语义轨迹效用值,采用蚁群算法挖掘高效用语义轨迹模式。利用精英蚂蚁策略改进蚂蚁种群的迭代方式,通过轮盘赌选择法优化蚂蚁对于下一个节点的选择策略,运用无效用编码向量剪枝策略提高算法执行效率。在Chess、Mushroom、Foodmart、Retail等4个公开数据集以及某安防系统的RFID定位数据集上的实验结果表明,相比于HUIM-ACS算法,该算法挖掘的高效用语义轨迹模式数量增加了10%~15%,运行时间减少了7%~12%。 相似文献
347.
针对目前深大基坑工程所面临的日趋复杂的周边环境,结合深圳市罗湖区笋岗街道笋岗仓储冷库更新单元项目,依据因地制宜、安全可靠、施工便利和经济合理的原则,从围护结构、支撑结构等方面进行了分析,并阐述了根据项目自身特点所采用的“隧道门洞型”出土坡道,工程实践表明:(1)在复杂周边环境尤其是临近地铁结构的基坑中,应优先采用刚度较大及止水效果较好的围护结构,如咬合桩等。(2)为保证周边环境的安全以及避免支护结构超出红线,宜优先考虑采取内支撑型式。(3)在场地狭窄项目中为保证出土效率,出土通道的设置应与场地环境和支护结构密切结合。 相似文献
348.