基于量测划分的单传感器多目标数据关联算法

在PDA算法的基础上,提出了一种基于量测划分的单传感器多目标数据关联(MSDA)算法;与JPDA算法相比,MSDA算法采用二维分配算法来消除共有量测对相邻目标的影响;与PDA算法相比,MSDA算法仅采用扩充后的私有量测集合来完成目标航迹的更新过程。对MSDA算法、JPDA算法、PDA算法在不同条件下的关联效果进行了仿真计算。仿真结果表明:在关联精度上,MSDA算法要优于PDA算法,但略低于JPDA算法;在实时性上,MSDA算法与PDA算法基本相当,而要明显优于JPDA算法。     

最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

生物地理学优化算法理论及其应用研究综述

生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的收敛性和稳定性。从BBO算法提出的背景出发,介绍了算法的基本理论、算法特点以及算法流程。总结了BBO算法的研究进展,包括BBO算法的理论分析、算法的改进、算法与其他优化算法的混合算法以及BBO算法在函数优化、电力系统、图像处理、机器人路径规划以及调度优化等领域的典型应用。对BBO算法有待解决的问题和未来研究方向进行了总结。     

一种综合改进的启发式BP神经网络研究

对BP算法的两种启发式改进算法:MOBP算法和VLBP算法进行了分析,通过结合两种算法,并实行批处理更新训练集、向量值归一化和初始参数随机化等,形成了MO-VLBP算法.并将MO-VLBP算法和基本BP算法、MOBP算法、VLBP算法,以及文献中的类似算法通过编程实践,进行了对比分析.结果表明,MO-VLBP算法具有较高的性能,而且可以通过改变部分参数很容易地转化为其它算法.     

烟花算法研究进展

烟花算法由于具有很强的优化问题求解的能力,近年来逐渐受到研究者的广泛关注。对现有烟花算法的研究工作进行了全面总结,主要包括烟花算法提出的背景、烟花算法的基本原理、单目标烟花算法的改进、混合算法、多目标烟花算法、基于GPU的并行烟花算法以及烟花算法在实际问题中的应用研究等。对于单目标烟花算法及改进算法、混合算法,文中给出了各种改进烟花算法的机制分析和对比研究,最后,给出了烟花算法的未来研究方向,包括爆炸算子搜索机制的深入分析、烟花交互机制研究、多目标烟花算法研究、并行烟花算法研究、扩展烟花算法求解的问题类型以及应用拓展。     

一种面向入侵检测的Wu-Manber算法研究

模式匹配算法是入侵防御系统中检测引擎的核心算法,模式匹配算法的效率决定了入侵防御系统的性能。本文对模式匹配算法进行了研究,重点分析了多模式匹配算法Wu-Manber算法,并针对Wu-Manber算法存在的不足,提出了Wu-Manber算法的改进算法。     

基于 MMTD 的病毒特征检测算法*

当今的病毒是多种多样的,为了有效应对众多的病毒,计算机病毒检测安全人员必须使得病毒检测算法具有智能性。病毒特征代码算法是一种常用的病毒检测算法,但该算法缺乏一定的智能性,因此论文将一些智能性算法在其算法上进行应用。M M TD算法和模拟退火算法是两种智能性算法,这两种算法将进一步增强病毒特征代码算法的智能性,因此论文提出的算法能够进一步提高目前病毒的检测的智能性。     

基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络

研究神经网络的优化问题,将粒子群优化(PSO)算法同误差反向传播(BP)算法采用两种算法相结合,形成两种混合算法,可用于训练神经网络的优化.提出两种方法,第一种混合算法是在PSO算法优化神经网络权值的同时注入BP算法,第二种混合算法是在PSO算法训练神经网络之后继之以BP算法.同时根据混沌映射的随机性和遍历性,将其引入到混合算法中,进一步提高算法的寻优能力.将这两种混合算法同基于PSO算法和基于BP算法的神经网络训练方法相比较,通过数值仿真实验表明,混合算法的性能优于所比较的两种算法的性能,且第一种混合算法要好于第二种混合算法.     

新的BPOVC算法在图像三维重建中的运用

OVC算法是基于图像的三维体重建技术的重要算法,但其算法复杂度较高,POVC算法是并行化的OVC算法。在POVC算法的基础上,使用最近邻居负载平衡方法,得到新的BPOVC算法,该算法具有明显优于POVC算法的并行效率和并行加速比,能够使OVC算法具有更高的实用价值,同时也体现了负载平衡算法在并行算法设计中的一个十分有意义的运用。