实现快速乘法的几种改进贝斯算法

分析并评价了在传统贝斯算法基础上改进的几种算法,它们分别是完全冗余贝斯算法、局部冗余贝斯算法,以及有偏差的贝斯算法。通过将仿真结果与传统贝斯算法的比较,证明局部冗余贝斯算法有与传统贝斯算法几乎相同的速度,但其面积和功耗节省不多。完全冗余算法比传统贝斯算法速度慢,但其面积和功耗节省较多。有偏差的冗余算法是完全冗余算法和局部冗余算法的综合,兼容了两种算法的优点,所以其面积和功耗效率均较高,运算速度也较快。综合来讲,有偏差的贝斯算法是其中最好的一种算法。     

非线性LMS算法实现盲源分离

在经典的最小均方(LMS)算法中引入非线性函数,得到一种非线性LMS算法.该算法根据LMS算法建立了相应的对照函数,用自然梯度推导出了自适应盲源分离算法,并且分别给出了实数算法和复数算法的详细推导过程.结果发现得到的算法即为最大化熵和最小化互信息(ACY)算法,从而揭示了ACY算法与LMS算法的关系,同时也得到ACY算法的复数形式.计算机仿真试验验证了算法的有效性.     

量子粒子群算法在测井反演解释中的应用

量子粒子群算法是在粒子群算法的基础上,结合了量子运动原理提出的新算法,在数值试验中与其它的优化算法(如粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法,遗传算法,模拟退火算法)相比较有着收敛快,精度高的优点.粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法等都是测井反演问题中应用较为广泛的优化算法.本文用量子粒子群优化算法来确定侧向测井几何因子表达式,并...     

双集合FCM和改进Otsu算法的灰度图像阈值分割

针对FCM算法和Otsu算法的不足,根据灰度图像的特点,提出了基于双集合FCM和改进Otsu算法的阈值分割算法,该算法从两个方面对FCM算法和Otsu算法进行改进．第一、采用双集合的方法,减小FCM算法和Otsu算法的时间复杂度;第二、适当移动分割阈值提高Otsu算法的分割效果．从数学分析和实验可知,文中算法的时间花费和分割效果均优于FCM算法和Otsu算法．     

改进萤火虫算法及其在全局优化问题中的应用

针对标准萤火虫算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的萤火虫算法。在标准萤火虫算法的位置移动公式中,利用指数分布和韦伯分布对吸引力项进行改进,以增强算法的全局探测能力;同时利用步长单调递减模式对随机项进行改进,以增强算法后期的局部挖掘能力。通过13个测试函数对本文提出的改进算法、模拟退火算法、粒子群算法和差分进化算法进行算法性能的比较。实验结果表明,本文提出的改进算法能较好地平衡算法的全局探测能力和局部挖掘能力,使算法跳出局部最优,从而提高算法的收敛速度和精度。     

微粒群算法的研究现状与展望

微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景,基本算法,算法流程,算法参数及其对算法性能的影响.围绕微粒群算法的改进形式,算法的应用等方面对微粒群算法的研究现状进行全面综述,其中特别提到了算法在生产调度领域的研究现状.最后就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.     

基于边界扫描技术的抗混淆自适应测试算法

针对现有边界扫描测试快速测试算法存在征兆混淆现象的问题,在深入分析多种测试算法的基础上,提出一种抗混淆的自适应测试算法.首先,通过分析走步算法的特点,给出一种走步算法的改进方案.该方案在保证算法完备性指标不变的情况下,提高了算法的紧凑性指标.在此基础上,结合改良计数序列算法,生成抗混淆自适应测试算法.该算法解决了改良计数序列算法存在的征兆混淆问题,极大提高了算法的完备性指标,且紧凑性指标较好.     

求解TSP的贪心模拟退火算法

通过分析传统模拟退火算法的不足和可行的改进方案,提出了一个用于求解TSP问题的贪心模拟退火算法.新算法在改进的模拟退火算法的基础上结合改进的贪心算法,增加了算法的解的质量.实验表明,新的算法比传统的模拟退火算法和贪心算法有更优的解.     

入侵检测系统中的模式匹配算法研究

综述入侵检测系统中的模式匹配算法,包括经典的单模式匹配算法KMP算法、BM算法和多模式匹配AC算法。在此基础上提出一种改进算法——两端分段匹配算法,并加以验证,最后指出改进模式匹配算法效率的研究方向。     

COMP:一种有效的多模式/多对象匹配算法

为研究产生式系统的匹配效率问题,分析了RETE算法与TREAT算法的优缺点,提出了一种新的匹配算法－COMP算法,通过理论分析,在最坏情况下,该算法的时间复杂性为O（W^C）,优于RETE算法,实验结果表明,COMP算法在一般情况下优于TREAT算法,而在各种情况下均优于RETE算法。     

基于遗传蚁群算法的Qos路由约束问题的研究

针对Qos路由约束问题（是一个NP-完全问题,即是一个多项式复杂程度的非确定问题）,设计了一种将遗传算法和蚁群算法优点融合的算法（GA_ACO）.该算法的基本思想是：用遗传算法生成蚁群算法需要的信息素初值,然后利用蚁群算法求得精解.通过NS2仿真表明遗传蚁群算法相比单一的遗传算法和蚁群算法更适合解决Qos路由约束问题.     

求解有约束非线性规划的混合混沌算法

针对带有约束的非线性规划问题,提出了一种新的算法.首先把有约束的非线性规划转化为含有2个目标的无约束的优化问题,然后利用混沌优化算法和最速下降法来混合求解.数值计算结果显示,该算法是可行有效的.     

改进的模糊边缘检测算法在图像处理中的应用

分析了Pal模糊边缘检测算法,并针对Pal算法提取边缘轮廓不清晰的问题,提出了一种新的模糊边缘检测算法.该算法重新定义了隶属度函数,简化了复杂的变换运算,而且提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法.实验结果表明,该算法提高了运算效率,而且提取的边缘比较精细.     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

基于多层神经网络的盲均衡算法

提出了一种新的基于多层神经网络的盲均衡算法,神经网络的训练采用一种新的混合算法。该算法结合了Ｒｏｓａｒｉｏ算法与Ｓｏｌｉｓ和Ｗｅｔｓ的随机优化方法的优点,具有全局收敛特性。模拟结果显示,该算法比常量模板算法具有更快的收敛速度,性能优于线性均衡器和使用传统ＢＰ方法的神经网络均衡器。     

粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测的精度，引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法，并将这种智能算法与BP算法相结合，形成了粒子群优化BP算法模型，建立了计及气象因素的短期负荷预测模型．通过具体算例将此模型与单纯的BP模型进行比较，结果表明：该算法具有较高的预测精度，完全能满足实际工程的要求．     

蚂蚁算法与拟牛顿法嫁接求解管网数学模型

管网水力计算的问题可归结为联立求解连续性方程、能量方程和压降方程.牛顿法是求解非线性方程组的一个经典方法,但当初值选择不好时,有可能不收敛.将新型的仿生算法———蚂蚁算法引入到求解管网数学模型中.利用拟牛顿法与蚂蚁算法相互之间较强的互补性,提出了求解供水管网微观数学模型的新算法———嫁接法.计算表明,嫁接法结合了蚂蚁算法与拟牛顿法各自的优点,计算速度快,效果良好.     

粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测的精度,引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法,并将这种智能算法与BP算法相结合,形成了粒子群优化BP算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型.通过具体算例将此模型与单纯的BP模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求.     

一种改进的多模式匹配算法

针对WM算法在模式集规模大且最短模式长度小的情况下性能较低的问题,分析了WM算法及其改进的快速WM(QWM)算法的优缺点,在此基础上提出了模式分集思想,并优化了跳跃和确认机制,设计了子集WM(SWM)算法;然后针对该算法在域名过滤中的应用,对hash函数、匹配顺序等进行进一步优化．针对域名过滤的实验结果表明,当模式数量超过10000条时,SWM算法匹配时间是WM算法的8.9％～11.6％,说明SWM算法在模式集规模较大时,匹配速度能显著提高．     

进化算法在求解连续空间函数优化问题上的比较

优化算法就是一种搜索过程和规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径和规则来得到满足用户要求问题的解.优化问题也是人们在工程技术、科学研究和经济管理等诸多领域中经常遇到的问题.鉴于工程优化问题的复杂性、约束性、非线性、多极小等特点，分析各种算法，寻求一种适合要求的算法很重要.目前，进化算法主要包括遗传算法、模拟退火法、混沌算法、蚂蚁算法、粒子群算法等.分别介绍了5种算法的基本思想以及它们的特点，并且通过对几个连续函数的优化比较，阐述了算法的各自不足.