最大熵谱分析的递推最小二乘算法

本文的推导,建立在RLS算法基础上的最大熵谱分析.实例证明,其分辨率高于常见的Yule-wolker型和Burg型算法.在理论上尚未很好解决定阶问题的情况下,本文提出划区搜寻定阶的经验方法,且提高了其计算速度.文中编制了相应程序.实例证实上述两点有效性.     

基于二维最小Tsallis交叉熵和遗传算法的快速图像分割

针对二维Otsu分割方法在求取最佳阈值时假设部分区域近似为0,降低了分割精度,以及采用的shannon熵因为具有广延性而忽略了两个分割子系统之间的相互作用的问题,提出一种基于二维最小Tsallis交叉熵和微粒群寻优的快速图像分割.利用灰度-梯度直方图并聚类得到有用区域,以具有非广延性的二维最小Tsallis交叉熵为优化函数,采用遗传算法得到最优的二维阈值.实验表明该算法对噪声图像具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.     

基于最小熵的故障诊断算法

针对提升故障诊断的准确度问题,提出一种基于最小熵的故障诊断算法。首先,依据节点故障概率和各种噪声的发生概率计算一个可疑节点门限值;其次,计算各个节点对于探测结果的信息增益,与门限值对比,将高于门限值的节点视为可疑节点,存入可疑节点集合;最后,对可疑节点集合进行排序,将最小熵对应的节点视为故障节点,并经过仿真实验验证了该算法的有效性。     

广义最大熵法在估计最小交叉熵谱中的应用

本文把最大熵谱分析法(MEM)拓广应用于直接从数据记录非迭代地估计有先验谱的最小交叉熵(MCEM)谱.这种新的非迭代快速最小交叉熵谱分析法(MCEM)算法不仅从理论上进一步证明了MCEM是MEM的拓广,而且在实践上真正把MCEM算法实现为增加了预白化和后加权处理的广义MEM算法.分析、比较和计算机模拟表明,所推荐的算法能以明显优于常规的迭代MCEM算法的计算速度和与MEM算法相同的计算效率给出性能较大地比ME谱优的MCE谱.     

对通用最大熵谱分析算法程序的改进

谱估计学科的发展,极大地提高了人们对振动、冲击及所谓噪声所反映的事物的动态特性和变化过程的认识。在现代谱估计范畴中,最大熵谱分析法是一种比较好的方法,在初期的最大熵谱分析算法中比较常用的方法是伯格算法。但这种算法在许多方面还有很大的局限性,如谱线分裂、谱能量不集中,频率偏移等等。为了克服上述算法的不足之处,对现有的伯格算法进行了较大的改进——在原算法基础上加入滤波器阶数优化,同时结合了MARPLE算法,从而大大地提高了谱估计的性能。     

基于交叉熵的节点重要性排序算法

如何高效地度量节点的重要性一直是复杂网络研究的热点问题。在节点重要性研究中,目前已有许多算法被提出用于判断关键节点,然而多数算法局限于时间复杂度过高或评估角度单一。考虑到熵可用于定量描述信息量的大小,因此,提出了一种基于交叉熵的节点重要性排序算法,该算法兼顾了中心节点与其近邻节点之间的整体影响力,并将节点的邻域拓扑信息有机地融合,使用交叉熵值来量化节点之间的信息差异性。为验证该算法的性能,首先采用单调关系、极大连通系数、网络效率以及SIR模型作为评价指标,其次在8个不同领域的真实网络上与其他7种算法进行比较实验。实验结果表明,该算法具有有效性和适用性,此外时间复杂度仅为O(n),适用于大型网络。     

快速谱分析研究

从不同的方面详细说明了快速、高效计算序列频谱的原理，最后提出了工程应用的方法。     

快速谱分析研究

从不同的方面详细说明了快速，高效计算序列频谱的原理，最后提出了工程应用的方法。     

WKS熵阈值法的快速算法

据Shannon熵的性质，将WKS熵阈值法中的目标函数进行了优化，把对数和乘积运算化简为减法运算，从而得到意义明确、形式简洁的WKS熵阈值法的快速算法.这种算法与WKS熵阈值法对图像分割效果完全相同，同时具有更快的运算速度.从理论上给出了该算法的证明，在实验中给出了应用实例.该算法在保持WKS熵阈值法对图像分割效果不变的条件下，提高了运算速度，增强了WKS熵阈值法的实时处理能力.     

改进的最小交叉Tsallis熵的小目标声呐图像分割

利用一维属性直方图改进交叉Tsallis熵,在此基础上提出了一种基于一维属性直方图的对称最小交叉Tsallis熵水下小目标声呐图像分割方法。该方法的主要步骤是:①抑制水下小目标声呐图像的散斑噪声;②根据图像像素的灰度值和该像素邻域的灰度平均值的大小建立属性集,在属性集上建立与该属性集约束对应的一维属性直方图;③根据一维属性直方图的对称交叉最小Tsallis熵法确定灰度二值化阈值;④对二值化后的图像去除孤立区。实验结果表明:该方法适用于直方图为复杂非双峰形状的水下小目标声呐图像,而且与现有的属性直方图上的一维最大熵阈值化法比较,具有更强的抗噪能力。     

最小生成树算法的快速实现

给出一种基于向量合并的最小生成树算法 ,它的时间复杂度和空间复杂度分别为O(E)和O(max(E ,V) ) ,算法简洁、快速     

基于最小熵准则的ISAR成像快速包络对齐方法

针对基于最小熵准则的包络对齐方法存在运算量大、搜索时间长的问题，提出了一种基于最小熵准则的快速包络对齐方法．该方法利用了相邻两个回波实包络合成向量在不同时延波形熵的特性，通过分级搜索，大大减少了运算量，从而可减少包络时延的搜索时间，便于实时处理、理论分析和实测数据的处理结果表明该方法的有效性．     

基于组合型交叉熵算法的多电源配电网故障定位

提出一种利用组合型交叉熵算法实现多电源配电网故障定位的方法。考虑多电源配电网故障电流与设备状态的关系,建立表征配电网故障定位问题的优化模型,利用组合型交叉熵算法求取模型最优解,并给出算法的具体实现步骤。仿真结果表明该文算法能够对多电源配电网中的单点及多点故障进行准确定位,在伴有部分信息畸变的情况下,仍能给出正确结果,具有准确性和容错性高等优点。     

圆度误差的最小条件快速精确算法

本文提出了一种圆度误差的新算法。该算法不需试探便能直接确定搜索方向,在该方向上能用公式求得最优点,从而在不存在原理误差的条件下,能快速、精确地求得最小条件圆度误差值。圆度误差的最小条件快速精确算法@丁克祥$吉林工业大学机械工程系~~     

面向VLSI的快速最小二乘自适应算法

该文章是自适应算法在实际系统中应用的一个尝试,它对基于QR分解的快速最小二乘自适应算法进行改进,打破了运算步骤之间的数据相关性,使算法能够由多个运算单元并发执行;同时,对运算形式进行了变形,使其适于由坐标旋转计算宏单元来完成．最后提出了整个系统的设计方案,并对其中的重要部分进行了详细讨论．系统设计中采用了一维拓扑结构,使得系统的硬件开销与系统阶数成线性关系,该系统具有很高的并行流水性和数据采样速率．     

一种基于交叉熵的黑白棋盘角点检测算法

分析了现有黑白棋盘角点检测算法存在的不足,将交叉熵思想引入角点检测中。该算法首先将角点周围像素划分为4个象限,通过相邻象限间的像素灰度差实现角点初选;其次,给出对角象限灰度交叉熵定义,根据局部交叉熵最小原理实现角点筛选;第3,针对备选角点局部重叠的问题,采用梯度幅值非极大值抑制方法实现像素级角点定位;最后采用Frostner算子实现角点的亚像素坐标解算。实验结果显示该算法检测结果优于经典Harris算子以及SV算子,获取的角点亚像素坐标精度与Matlab相机标定工具箱相当,同时易于实现在线标定。     

整数最小极差运输问题及其算法

建立一个关于均衡运费(时间,距离等)的极差运输问题的线性规划模型,根据对偶规划原理推导出模型最优解的判定定理,解决了求模型最优解的问题,给出求此模型最优解的算法,通过一个实例说明该算法的有效性和实用性。     

最优控制和最小熵产生原理

本文论述了最优控制的跟踪问题和最小熵产生原理的一致性，藉以将控制论、信息论与耗散结构理论、协同论统一起来。