基于遗传算法的MF-HF天调调谐算法

介绍了对分搜索算法、Hooke&Jeeves算法和Powell算法等基于直接搜索的MF-HF天调调谐算法,指出了其容易陷入局部最优解的问题。提出基于遗传算法的天调调谐算法,对算法的基本流程进行了介绍。结合近似计算和邻域搜索的思想,对调谐算法进行了改进,减少变量个数,缩小算法搜索空间。通过对4m鞭状天线进行调谐仿真,验证了遗传算法作为调谐算法的有效性,同时改进后的算法在调谐速度和匹配精度上获得了明显的改善。     

一种改进的二阶Reed-Muller译码算法

研究了一种改进的RM译码算法—改进的Sidel,nikov-Pershakov算法(简称SP算法),详细叙述了原始算法的原理以及改进算法的译码步骤,并对两种算法进行了仿真实现,对它们的译码性能和算法复杂度进行了比较。改进的译码算法复杂度略优于原始算法,而改进后的算法的译码性能明显优于原始算法。     

一种变遗忘因子RLS算法的分析与仿真

自适应信息处理的算法中的RLS算法在信号处理等方面已经得到了大量的应用。首先简要介绍了RLS算法,然后通过对RLS算法中的遗传因子的研究与分析,提出了一种新的变遗忘因子算法,通过修正函数对遗传因子进行修正,实现了此算法的优势,最后对该算法做了仿真试验。试验证明,此算法收敛速度和跟踪效果远好于普通RLS算法,并且系统稳定,具有较强的应用价值。     

图数据中频繁模式挖掘算法研究综述

 本文对图数据中的频繁模式挖掘算法进行了综述.依据算法的特性和数学基础对算法进行了分类,主要集中于算法的求解思想和不同算法之间的关系的比较,并对一些著名的算法进行了详细的分析和讨论.基于算法的特性,比较了各种算法适用的范围以及应用领域.最后,讨论了频繁模式挖掘的最新进展及未来的研究方向.     

一种双被动传感器多目标航迹起始算法

提出了一种针对双被动传感器的空间多目标航迹起始算法,文中对算法步骤进行了详细介绍,并对算法进行了仿真,验证了算法的有效性,同时分析了该算法的相应指标。     

智能优化算法自动生成计算机软件测试数据的方法

本文主要介绍了其中遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法等算法的原理和步骤,探讨了结合烟花爆炸算法对粒子群算法进行优化设计的算法原理,并对计算机软件测试数据自动生成设计的主要方法进行了介绍.     

MAP算法在Turbo码译码中的应用和研究进展

对Turbo码译码算法进行了综述,包括SOVA、MAP、LOG-MAP、MAX-LOG-MAP等算法,并对这几种算法进行了比较。同时根据近年来对Turbo码译码算法的研究,对几种新的译码算法进行了介绍和讨论。     

一种适于HTTP数据还原的QS改进算法

为了更快速、准确地对HTTP应用数据进行还原,文中研究了改进的单模式匹配算法。对BM算法、BMH算法和QS算法进行了分析,并重点研究了QS算法的改进思路,最后提出了一种适用于HTTP应用数据还原的CIQS算法。CIQS算法考虑了HTTP模式串的字符特点,改进了模式串的字符比较顺序,并对坏字符跳跃思想进行了改进,增大了跳跃距离。实验结果表明,CIQS算法有效减少了匹配次数,相比其他几种算法有更好的时间性能。     

中国数字电视地面广播系统中的LDPC译码器的设计

对中国数字电视地面广播系统中的LDPC码的译码方式进行了研究,分析了和积算法及其改进算法的思想,研究了噪声估计失配对和积算法译码性能的影响.在此基础上,将NSA算法和NBF算法结合起来,提出了CNN算法.仿真表明,CNN算法能有效地改善接收端译码的性能.     

GIS应用领域中Dijkstra算法的一种改进

在地理信息系统(GIS)领域的所有求解最短路径的算法中,Dijkstra算法被公认为是目前较好的算法之一。Dijkstra算法虽然在理论上可行,但是在现行系统中,网络模型往往很大,顶点数目太多,从而导致搜索算法的效率非常低。文中在分析了Dijkstra算法的基础上,对Dijkstra算法进行了改进,并对改进的算法和原算法进行了比较,同时给出了改进算法的实现方法。     

最优化问题算法重用研究

为提高算法设计的效率以及缩小设计所需的时间,提出了算法重用的思想,即通过解决同一类型问题的算法框架来生成具体算法。并以N皇后问题的回溯算法为实例,介绍了算法设计过程。通过算法重用,文中可在解决这类问题的算法框架下,根据自身选择的实现函数,在框架下填充算法的具体细节,从而避免了算法设计的重复性工作,节省了设计所需的时间,提高了设计效率。     

基于EGA与Alopex算法的非可微函数混合全局优化算法

遗传算法是一种全局化算法,能以较大概率搜索到全局最优解。本文将Alopex算子嵌入到保留最优个体遗传算法（EGA）中,对非可微或求导困难函数从而得到既能以较大概率搜索全局极值,又能进行局部细致搜索的混合全局优化算法;并对其全局收敛性和计算效率作了证明与分析。数值计算结果表明该算法优于求解函数优化的EGA和Alopex算法。     

基于遗传_蚁群算法的多QoS约束组播路由优化算法

提出了一种将遗传算法与蚁群算法融合的新算法,用以满足多QoS约束的组播路由优化。算法首先利用遗传算法生成若干组优化解,将其转换成蚁群算法的信息素初值,然后利用蚁群算法来求取满足QoS约束的最优解。仿真结果表明此算法是有效的,其性能优于文献[6]中算法。     

改进的KFCM算法及其在感兴趣区域提取中的应用

基于核函数的FCM算法(KFCM)是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感。针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k'-means算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶属度为其邻域隶属度的平均值,提高了算法的抗噪能力。将新算法应用到感兴趣区域提取中,实验结果表明,新算法不需要人为地确定分类数,并且相比传统的FCM算法和KFCM算法能更有效地抑制噪声。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

在对传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化LMS算法分析的基础上,提出了一种改进的归一化变步长LMS算法即N-SVSLMS（Normalized-SVSLMS）算法。该算法结合了参考文献中两种算法的思想,得到了改进的归一化LMS自适应算法。该算法在信道环境多变的情况下,收敛速度和稳定性能有了进一步的提高。理论分析及计算机仿真结果表明,N-SVSLMS算法明显优于传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化的LMS算法。     

基于加权BF-TOPSIS的多属性决策方法研究

BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构造的一种新的证明。通过分析BF-TOPSIS算法BBAs构造的实际意义,提出WBF-TOPSIS算法,并给出加权系数的最优化表达式。BF-TOPSIS算法是WBF-TOPSIS算法的一种特殊情况。相比于BF-TOPSIS算法,WBF-TOPSIS算法能够做出更优的决策结果;最后算例分析验证了所提算法处理多属性决策问题的优越性性。     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于微正则退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means算法是经典的基于划分的聚类算法,但该算法存在依赖于初始聚类中心、容易陷入局部最优解等缺点,针对这些缺点,本文提出了基于微正则退火K-means聚类算法,通过继承微正则退火算法的高效全局寻优特性,可以避免陷入局部最优解。实验结果表明,改进的算法能够有效的减少原算法对初始聚类中心点的依赖,提高算法的稳定性,摆脱原算法容易陷入局部最优解的缺点。     

基于层次化随机游走算法的静态P/G网分析

将随机游走法和层次法相结合,采用层次化随机游走法对静态P/G网(Power and Ground Networks)进行分析.针对大规模的电路,在通过多层的参数提取和建模得到静态P/G网模型后,运用层次法将P/G网分割,在子网内采用随机游走法,并且在此基础上比较5种加速算法.实验数据表明,改进的双共轭梯度(BCG)随机游走法的计算速度是普通随机游走法的6倍以及是层次法的14倍.新方法有效地节省了计算时间,有益于对P/G网的研究.     

Otsu准则下分割阈值的快速计算

传统Otsu法在确定阈值时需要穷举计算图像中每个灰度值为阈值时的类间方差.文中利用Otsu阈值的性质,提出了一个新算法以快速计算Otsu阈值.新算法搜寻出与两类类内均值的平均值的整数部分相等的阈值,从中确定一个符合Otsu准则的阈值.传统Otsu法在对梯度图像中的小目标分割时分割性能不佳,文中提出了一个Otsu阈值的改进算法,该算法使用快速计算Otsu阈值的新算法递归求解分割阈值.实验结果表明,与传统Otsu算法相比,计算Otsu阈值的快速算法速度更快,而阈值的改进算法对梯度图像中的小目标分割效果更好.