基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.     

基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.     

一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法

针对传统算法所构造的平衡二叉搜索树并非真正平衡的二叉搜索树,设计了一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法。改进后的算法具有计算速度快、占用内存小、计算机易于实现等优点。改进算法的核心是生成严格二叉搜索树的先序序列,提出了对升序序列的进行二分得到严格二叉搜索树的先序序列,讨论并给出了构建严格二叉搜索树的快速算法,该算法充分利用了栈在计算过程中提供的二分信息得到严格二叉搜索树的先序序列,该算法与传统算法相比可更快地构建严格二叉搜索树。     

一种改进的快速搜索算法

提出了一种基于预测的自适应六边形搜索方法,据此进行相关实验.该实验结果表明:该算法有效地降低了搜索点数,搜索精度比较接近于FS算法,在一定程度上提高了搜索的效率.     

基于蚁群算法的粗糙集属性约简方法

利用蚁群算法的搜索技术,提出了一种基于蚁群算法的粗糙集属性约简方法。该算法将核引入初始信息素分布中,以加快算法的收敛。同时为提高全局搜索能力,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况动态地调解蚂蚁的路径策略和信息量更新策略。实验证明该算法是有效的,具有较好的收敛速度和稳定性。     

一种新颖的个性化视频搜索排名算法

视频搜索是目前信息检索领域研究的热点.提出一种利用协同过滤技术来实现个性化的视频搜索.该算法根据用户项目兴趣相似度来计算目标项目的得分,从而为每个用户产生一个推荐列表.实验结果表明该排名算法较IMDB搜索和Google搜索的结果在用户满意度上有很明显的提高.     

混合遗传模拟退火算法求解背包问题

提出了一种混合遗传模拟退火算法求解背包问题,该算法应用改进的模拟退火算法作为局部搜索,提高算法的搜索效率,采用同时考虑解的质量和种群多样性的种群更新策略,保持种群的多样性,仿真实验结果表明该算法是有效的.     

一种改进的RootMUSIC快速算法

MUSIC算法是一种基于特征结构的子空间类超分辨算法,该算法性能优良,但需要估计协方差矩阵并进行特征分解和谱峰搜索,运算量较大。研究了波达方向估计问题并提出了一种改进的快速算法,该算法利用协方差矩阵的子矩阵得到信号子空间,无需特征分解,只需估计该子矩阵,然后用多项式求根的方法代替谱峰搜索,故该快速算法运算复杂度远低于MU-SIC算法,同时性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

一类新的非单调搜索PRP算法及其全局收敛性

提出一种采用非单调搜索的PRP算法。该算法具有以下特点:每步迭代方向都是充分下降的,且该性质不依赖于所采用的搜索技巧;采用非单调线性搜索技巧。在较弱条件下,证明了该方法的全局收敛性。     

基于投影的球面退化四叉树格网路径搜索算法及其效率测试

为了克服现有的全球离散格网邻近搜索算法只能搜索格网单元周围邻近单元而无法按照指定路径方向进行搜索的局限,提出了一种基于投影的球面退化四叉树格网的路径搜索算法.该算法是从起始格网单元开始,根据球心中心投影法、空间有向线段方向法及格网邻近搜索算法搜索在指定路径上的格网单元,直到搜索到目的格网单元.最后,对该算法进行了验证和效率测试.试验结果表明,该算法能准确搜索出指定路径所经过的格网,且搜索速率基本稳定在60 000/s多个格网,该算法是可行的,效率是可以接受的.     

基于面接触特性的装配方向的自动识别和提取

因装配序列规划可以根据零件的装配方向及其方向上的干涉情况运用优化算法自动生成,然而零件的装配方向不易自动得到。基于B-rep面模型及零件间的面接触特性,提出了一种自动识别和提取零件装配方向的新方法,通过实例验证了该方法的有效性。     

超声波与不同方向微裂纹的非线性相互作用数值仿真

针对金属结构中微裂纹方向检测问题,发展了一种基于谐波非线性的微裂纹方向测量方法.对结构中微裂纹与超声波非线性相互作用进行数值仿真研究,分析了裂纹方向对超声波散射场的影响.仿真结果表明,反射纵波的二次谐波、三次谐波传播方向的增加量约为裂纹方向变化的2倍,而透射纵波的谐波分量的传播方向几乎保持不变.将以上规律应用于任意微裂纹方向的测量,检测结果表明,该方法可以实现微裂纹方向测量,且误差较小.     

四边支承矩形板振形曲线及其正交性

主振方向排序法认为 ,板的振形曲线中振动波形在主振方向上是唯一的 ,在另一方向上是不唯一的 ,由此建立了四边支承矩形板精确的振形曲线表达式 .这种振形曲线可以满足振动微分方程和全部边界条件 ,还具有振形的正交性 .通过推导证明了振形正交性的存在 ,阐明了主振方向排序法的物理含义 ,从理论上说明了该方法的正确性     

利用回归分析法估计来波方位

提出一种利用回归分析进行无源测向的方法,给出了算法原理并对其性能进行了模拟分析.计算机仿真结果表明,该方法可以获得较高的测向精度.     

非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法

给出了非负线性最小二乘问题的一个新算法。首先,把非负线性最小二乘转化为线性互补问题,结合牛顿方向和中心路径方向,通过求解一个线性方程组得到搜索方向;进而获得了求解非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明此方法是有效的。     

基于正性约束的测向交叉定位方法

传统的交叉定位方法将波达方向(DOA)的正切值作为斜率,求出信号源的位置坐标的线性最小二乘解。由于正切值存在前向/后向的角度模糊,在DOA测量误差较大的情况下,将引入较大的交叉定位误差。针对该问题,该文提出了一种利用DOA的正弦值和余弦值构建交叉定位方程组的算法,且对信号源与观测站之间的距离参数进行正性约束,避免了DOA前向/后向模糊。仿真结果表明,在DOA测量误差较大的情况下,该方法比传统的交叉定位方法更精确。     

基于形态学的红外图像边缘检测

为了提高红外图像边缘检测的性能,提出了一种基于形态学的红外图像边缘检测算法,改进了仅依靠单一方向和采用固定方向权重的边缘检测算法.通过使用多方向结构元素对图像边缘进行提取,采用方向自适应权重进行加权融合,得到图像边缘检测的结果.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图像中的噪声,提取的图像边缘更加完整,提高了红外图像边缘检测的效果.     

求解伪单调变分不等式的新的自适应投影算法

考虑求解一类变分不等式问题的新的自适应投影算法，该算法改进了搜索的方向和步长，改进的方向、步长在解点附近均不趋于0，保证算法的快速收敛性。并在伪单调的条件下证明了算法是全局收敛的，使得该算法的适用性更广。数值实验表明算法是有效的。     

光照变化条件下的人脸识别研究

本文提出了两种研究光照变化条件下人脸识别的方法.第1种方法光照子空间方法,它适用于训练集中存在与测试人脸图像相同或者相似光照的人脸训练图像.当这个条件不满足时,可得用径向基函数产生虚拟光照条件下的人脸图像样本图像特征加入训练集,该方法适用于更一般的情况。实验结果证明文中提出的方法可以有效提高识别率。     

一维污染物非恒定扩散逆过程反问题的变分伴随方法

在环境水力学领域中,解决水污染问题是一项非常艰巨而且重要的任务,本文讨论了一维污染物非恒定紊动扩散逆过程反问题的变分伴随方法,根据正则化思想改造最小二乘方法构造目标泛函表达式,依据变分伴随思想构造迭代算法,迭代过程中,首次搜索方向采用泛函下降最快的负梯度方向,第二次及以后搜索方向采用共轭梯度法确定,数值模拟试验验证了理论算法的可靠性.