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为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。 相似文献
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提出了一种改进差分算法:首先,将变异因子F在[0,1]间做随机选择,避免控制参数影响早熟收敛;其次,用unique替代传统差分算法中的交叉步骤,剔除种群中的相同解,维持种群的多样性,避免陷入早熟收敛,同时结合sortrows排序进行选择操作,引导选择向有利于最优解的方向发展。将改进差分算法用于New York Tunnels Problem(NYTP)管网模型优化设计,并用一种新的算法性能评价指标,对算法结果进行评价,结果表明本研究算法在保证管网运行经济性的要求下,达到比传统差分算法更快的计算效率,更强的搜索能力与收敛精度。 相似文献
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为了提高花粉浓度预报的准确率,解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)的花粉浓度预报模型。首先,综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素,选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次,利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型,并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后,使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测,并与未优化的SVM、多元线性回归法(MLR)、反向神经网络(BPNN)作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明,相比其他预报方法,所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力。 相似文献
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马尔可夫聚类算法(MCL)是在大规模生物网络中寻找模块的一个有效方法,能够挖掘网络结构和功能影响力较大的模块。算法涉及到大规模矩阵计算,因此复杂度可达立方阶次。针对复杂度高的问题,提出了基于消息传递接口(MPI)的并行化马尔可夫聚类算法以提高算法的计算性能。首先,生物网络转化成邻接矩阵;然后,根据算法的特性,按照矩阵的规模判断并重新生成新矩阵以处理非平方倍数矩阵的计算;其次,并行计算通过按块分配的方式能够有效地实现任意规模矩阵的运算;最后,循环并行计算直至收敛,得到网络聚类结果。通过模拟网络和真实生物网络数据集的实验结果表明,与全块集体式通信(FCC)并行方法相比,平均并行效率提升了10个百分点以上,因此可以将该优化算法应用在不同类型的大规模生物网络中。 相似文献
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