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991.
新闻头条     
360搜索启用独立域名和独立品牌 近日,360综合搜索正式启动独立域名360sou.com和360so.com,品牌为“360搜索+”。360搜索+目前提供网页、新闻、视频和问答四项服务,并且支持语音搜索服务。  相似文献   
992.
针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。  相似文献   
993.
采用分层图,在满足用户通信量请求带宽与延迟约束下,以最大化用户通信量请求总体延迟满意度和最小化网络相对成本为目标,提出了一种IP over WDM光Interne、中的基于捕食搜索和博弈的静态通信量疏导模式。该模式通过控制搜索空间的限制级别来实现局部搜索与全局搜索之间的转换,以寻找优化的通信量疏导方案。在实际网络拓扑上对该模式进行了性能评价,结果表明,同已有通信量疏导模式相比,该模式具有更好的性能。  相似文献   
994.
基于触摸屏的智能手机成为当前通讯技术发展的趋势,但触摸屏手机的功耗问题成为阻碍其发展的一个难题。研究表明移动设备中显示功耗是耗电量的重要因素,而GUI(图形用户界面)又是显示的重要组成部分。首先分析了触摸屏GUI的特点,通过将触摸屏手机的应用程序分类,研究了触摸屏手机GUI的节能优化方案。在此基础上,设计实现了触摸屏手机的移动搜索界面,通过实验验证了所述方案的可行性。  相似文献   
995.
结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一,而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题,提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图,并通过条件独立测试对无向边添加方向;同时提出了一个针对4节点环和5节点环的局部优化方法来构造初始框架,最后利用贪婪搜索算法得到最优网络结构。数值实验结果表明,改进的算法无论是在BIC评分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构。  相似文献   
996.
为了自动地初始化运动人体的跟踪,采用人体blob模型,提出了一种基于IFGT的人体目标运动blob的自动分割方法。该方法通过区域分割预分割运动blob,然后利用基于IFGT的核密度估计方法更新人体模型中的颜色密度,最后采用似然极大原则分类不同运动blob。该方法对于直立运动人体的头部、躯干、下身的分类效果较好,计算复杂度较低。  相似文献   
997.
基于边缘搜索的蚁群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
蚁群算法是根据真实蚁群的觅食原理提出的一种新兴的启发式搜索算法。算法应用于解决组合优化问题,取得了良好的效果。定义了一种新的旅行商问题,即过程旅行商问题,针对这个问题提出了一种基于边缘搜索的改进蚁群算法。该算法通过限制蚂蚁的起点城市,提高了蚁群算法的搜索效率;并通过减少蚂蚁数量加快计算速度。应用于过程旅行商问题的仿真计算表明,该算法具有相同的计算结果和更快的求解速率。  相似文献   
998.
机动目标跟踪中一种新的自适应滤波算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法,指出该算法对目标机动加速度极限值的依赖性,而实际中预先设定加速度的最大值是不可行的。为克服这一缺点,文中给出一种新的自适应滤波算法,该方法无需提前给定加速度最大值,可以直接利用位置估计值和加速度之间的函数关系进行加速度方差自适应调整。仿真结果表明,与标准的自适应滤波相比其跟踪精度有了较大提高。  相似文献   
999.
开沟布线问题定义为由最短路径树和最小生成树这两个问题组合而成的组合优化问题,是一个新提出的、易于描述的却难于处理的NP完全问题.该文将图论、组合优化以及CNRP等技术相结合来对开沟布线问题进行了探索和研究,在指定一些约束的基础上建立的的数学模型较准确的描述了开沟布线问题的实质.给出了求解该问题的最直观简单的方法SP-MST求解法.并引入邻域搜索策略,在CTPHERUR1算法的基础上,提出了基于2-交换邻域搜索的改进算法,实验表明,该算法得到的近似解更接近最优解.  相似文献   
1000.
针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.  相似文献   
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