差分演化的收敛性分析与算法改进

为了分析差分演化(differential evolution,简称DE)的收敛性并改善其算法性能,首先将差分算子(differential operator,简称DO)定义为解空间到解空间的笛卡尔积的一种随机映射,利用随机泛函理论中的随机压缩映射原理证明了DE的渐近收敛性;然后,在"拟物拟人算法"的启发下,通过对DE各进化模式的共性特征与性能差异的分析,提出了一种具有多进化模式协作的差分演化算法(differential evolution with multi-strategy cooperating evolution,简称MEDE),分析了它所具有的隐含特性,并在多模式差分算子(multi-strategy differential operator,简称MDO)定义的基础上证明了它的渐进收敛性.对5个经典测试函数的仿真计算结果表明,与原始的DE,DEfirDE和DEfirSPX等算法相比,MEDE算法在求解质量、适应性和鲁棒性方面均具有较明显的优势,非常适于求解复杂高维函数的数值最优化问题.     

基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪

针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.     

基于离群特征模式的股市波动预测模型

由于股票价格波动具有较强的突变性且易受外界因素影响,导致股票价格走势难以预测。提出基于离群特征模式的股市波动预测模型（SFSVM）。该算法首先利用马尔可夫毯选取目标结点的局部网络结构,以屏蔽其他结点对目标结点的影响;对目标结点的指标进行分析,提取异于一般行为的离群特征模式;利用滑动窗口捕捉离群特征,将离群特征模式作为先验知识加入原SVM模型,预测尖峰点并平滑尖峰点对于预测结果的影响,提高预测模型的稳健性。在股票板块数据上进行实验结果证明,SFSVM算法相对于神经网络和标准的SVM算法,在股票的走势预测方面有更好的预测效果。     

基于路径服务质量度量的AOMDV改进路由协议

移动自组网中,传输路径的服务质量是影响路由性能的蘑要因素.为了提高多路径路由性能,在分析AOMDV协议的基础上,提出了一个新的参数"路径服务质量度量",用来体现当前路径传输状态.基于这个参数,同时引入路径收集的思想,提出了一种摹于路径服务质量度量的AOMDV改进路由协议PQSM-AOMDV.协议综合选择节点平均连接度大,跳数少和节点平均负荷小的路径进行数据转发,以期提高路由性能.仿真结果表明:与AOMDV协议相比,该协议提高了分组投递率,减小了分组端到端时延,降低了路由发现频率.     

GaN压电效应对载流子浓度的影响

在ＮＨ３源ＧＳＭＢＥ生长的ＧａＮ中观察到较大的双轴张应变．随着张应变的增加光致发光谱带边峰展宽，Ｈａｌ测试得到的背景电子浓度增大．本文应用ＧａＮ的压电效应对此进行了解释．     

以就业为导向的计算机教学模式的探讨

现代社会的教育及培训离不开社会就业现实的导向作用.对于中职学生来说,以就业为导向的教育模式更容易让学生认识到当前的形势.每一个中职学生在计算机课堂上学习时,都应紧跟就业导向的要求.中职计算机教师对就业导向领悟的程度不同,学生学习的实际效果有很大差异.因此有必要对目前中职计算机教学的现状加以探讨,结合学习内容和计算机学科...     

氨化Si基Ga2O3/Co薄膜制备GaN纳米线

采用磁控溅射技术先在硅衬底上制备Ga2O3/Co薄膜,然后在900℃时于流动的氨气中进行氨化反应制备GaN薄膜.X射线衍射(XRD)、傅立叶红外吸收光谱(FTIR)、选区电子衍射(SAED)和高分辨透射电子显微镜(HRTEM)的分析结果表明,采用此方法得到了六方纤锌矿结构的GaN单晶纳米线.通过扫描电镜(SEM)观察发现纳米线的形貌,纳米线的尺寸在 50～200nm之间.     

炭黑填充型导电复合材料的聚集体结构模型

分析了炭黑填充聚合物导电复合材料的非线性导电行为和机理,基于有效介质理论及以炭黑聚集体的等效球形单元为基本单元,建立了描述其非线性导电行为的聚集体结构模型。进而推导出复合体系导电率与炭黑体积分数之间的关系式及其逾渗阈值的计算式,克服了有效介质理论只能得到逾渗阈值为1/3而不能解释低于1/3的逾渗阈值的不足。应用这些表达式预测了导电复合体系的导电率和逾渗阈值,并与实验结果进行了比较,结果表明:预测值与实验结果有较好的一致性。     

一种适用于集群无人机超分辨的波束域方位估计算法

为了提升对集群无人机目标的分辨能力,提出了一种波束域方位超分辨估计算法。该方法不仅可以避免传统的稀疏表示类测角方法的计算复杂度高和需要选取超参数问题,而且在单快拍数、入射信号空间角度间隔较小等非理想情况下都具备很好的分辨能力,与相控阵雷达波束形成、距离?多普勒域处理的流程相适配。通过仿真试验,可以说明：该方法可以帮助雷达提前将密集目标分辨开,进而实现对于集群的规模（个数）、轮廓等信息进行准确估计,具有很强的应用价值。     

ALU模块的UVM验证

本文介绍了基于UVM验证方法学对CPU模块中的ALU运算单元模块的验证平台设计。该验证平台能够对ALU运算单元两级流水系统模块进行完整的功能验证,并且具有可控的复位验证,能够合理控制验证平台的激励输出和覆盖率收集。该验证平台具有良好的复用性和延展性,当CPU模块设计加以补充,更加完善的同时,也可以在验证平台上进行设计的扩充延展,大大提高了验证仿真的效率。