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1.
混沌优化方法及其应用   总被引:361,自引:13,他引:348  
利用混沌运动的遍历性、随机性、“规律性”等特点,本文提出了一种混沌优化方法(COA)。用混沌优化方法对一类连续复杂对象的优化问题进行优化,其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如SAA,CA等要高得多,而且使用方便。  相似文献
2.
ZigBee无线通信技术及其应用探讨   总被引:82,自引:7,他引:75  
在对现有无线通信技术进行比较的基础上,着重对ZigBee技术及其协议和特点等作了剖析,对目前市场上所能提供的器件和开发套件作了简单叙述,并对ZigBee在工控无线通信网络中的应用支持作了探讨。  相似文献
3.
用Sobel算子细化边缘   总被引:53,自引:0,他引:53  
提出了一种用Sobel算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图P1,然后将灰阶边缘图P1用Sobel算子进行正理2,得以边缘的边缘图P2,再用前者减去后者得差值图P3,再将P3中为负的点改为0,用以除去3图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘(但不一定连接),此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘  相似文献
4.
微粒群优化算法   总被引:40,自引:1,他引:39  
介绍了微粒群优化(PSO)算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响.讨论了各种改进的PSO算法.分析了多相微粒群优化算法(MPPSO)的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响.最后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.  相似文献
5.
链码和在边界形状分析中的应用   总被引:32,自引:5,他引:27  
介绍了应用链码分析边界形状的新方法,通过引入相对链码与绝对链码概念得到了计算链码和(平均链码)的简捷算法,边界上连续3点的绝对链码之和可以表示边界点的切线方向(斜率),进入和离开边界的3点链码和之差可以表示边界的曲率,同时给出了利用这些参数判别边界角点,边界光滑段的判据,以及估算曲率半径、等效周长的方法。最后,以细胞边界凹陷的修补和重叠细胞粘连的分割为例介绍了算法具体的使用,该算法在3类细胞中采集到的20余组粘连和缺损细胞上进行了验证,结果表明,该算法处理速度快,分割效果良好。  相似文献
6.
一种进化聚类学习新方法   总被引:30,自引:6,他引:24  
根据人类进行聚类判断所遵循的原则,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,该文提出了一种基于蚁群的聚类学习新方法。该方法可以最终获得全局最优解,并且具有本质并行性、计算效率高、聚类学习能力强等优点。  相似文献
7.
不确定性连续系统具有完整性的反馈设计新方法   总被引:30,自引:0,他引:30       下载免费PDF全文
基于一个新的Riccati型方程的对称正定解,对于不确定线性连续控制系统,提出了 一种新的鲁棒容错反馈设计方法,利用该方法设计的闭环系统,不仅针对执行器发生故障时 具有完整性,而且关于参数不确定性具有鲁棒稳定性.该方法简单易行,并用一个示例及仿真 结果验证了该方法的有效性.  相似文献
8.
从LQR理论设计容错MIMO系统的方法   总被引:24,自引:1,他引:23       下载免费PDF全文
本文提出了从LQR理论设计稳定容错MIMO控制系统的新方法,证明了通过适当选取权矩阵Q或R,可以构造出在稳定性意义上对执行器或传感器的失效具有容错性能的状态反馈系统,并给了Q、R的选取方法。  相似文献
9.
敏捷软件过程的研究   总被引:24,自引:0,他引:24  
敏捷软件过程可能成为最适应软件开发全球化,个性化,快速化,高质量新格局的先进开发模式,它能够帮助软件企业快速响应市场赢得竞争,针对这一趋势,系统分析软件开发的敏捷性需求,总结出敏捷软件过程的5种典型特征,如并行,轻载,基于时间,正好策略,基于组件等,然后设计了FLEX语言,从3个不同抽象导 上形式化定义了敏捷软件过程的功能模型,合作模型,资源模型和产品模型,基于过程模型,同时提出了9种静态分析和动态模拟技术,支持软件过程面向敏捷性的优化。  相似文献
10.
一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类   总被引:22,自引:0,他引:22  
周新华  黄道 《控制工程》2005,12(2):132-134
针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法。该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心:利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解:仿真结果表明了该算法的有效性。  相似文献
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