一种高效挖掘冠心病医案关联规则的仿真研究

研究中医冠心病医案,高效挖掘有益信息规则问题,由于中医医案数据量大、关联性强,针对传统的关联规则挖掘算法处理中医医案数据时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提出一种小生境技术和基因表达式编程相结合的挖掘关联规则的方法。通过惩罚函数设置支持度阈值,利用小生境技术执行小生境演化、融合算法,结合基因表达式编程算法操作简单、鲁棒性强的优势搜索强关联规则,有效避免了算法早熟,解决了规则冗余。针对治疗冠心病的中医医案进行了验证性实验,实验结果表明,改进算法在提取有效信息的效率上有较大的提高,挖掘结果对冠心病中医临床诊治具有一定的参考价值。     

深海声速剖面对吊放声纳探测距离的影响研究

关于深海环境下声纳目标探测优化问题,针对传统吊放声纳的下放深度比较粗略,一般是在声道轴处上下一定的范围,并考虑目标可能的深度。简单地确定声纳探测深度,会严重减小声纳的有效搜索距离和搜索范围。利用射线模型仿真研究了深海中不同的声速剖面对吊放声纳探测距离的影响。通过分析深海不同声速剖面中的声传播特性,并对声纳、水声环境以及目标的模型化计算,利用射线模型仿真了几种不同声速剖面情况下吊放声纳的主动作用距离,最后分析了吊放声纳入水深度对深海目标主动作用距离的影响。仿真结果表明,改进方法可找到最佳的探测深度,并能够发挥声纳对目标探测性能,得到对不同环境下目标的最好探测。     

基于STK的靶标布设分析建模与仿真

由于靶标布设是航天测控的重要问题之一,覆盖分析为靶标布设提供重要的参考依据.为研究靶标布设的规律特点,提高测控质量,提出了利用STK进行仿真分析.针对某个工程中的靶标布设问题,采用卫星携带相机的侧摆情况和相机类型的情况,对卫星过境的覆盖品质进行了分析建模.并运用MATLAB与STK软件进行联合仿真,得出6种模式下的覆盖结果.仿真结果表明,无论是否侧摆还是相机类型不同的情况下,卫星过境时长均只与所处纬度有关,与经度无关,并且纬度越高,覆盖品质越好.     

基于免疫粒子群算法的多星观测调度研究

多星观测调度是一个复杂的组合优化问题,且为NP难题.目前常用解决方法是采用智能搜索算法在搜索空间寻找近似最优解.针对上述问题,首先探讨了国内外成像侦察卫星调度算法的研究现状,然后阐述了传统微粒子群优化算法与免疫粒子群优化算法的特点,并对带有多个时间窗口约束的多星观测问题建立了数学模型.在此基础上,提出一种用于解决多星观测调度问题的免疫粒子群算法.实验结果表明,免疫算法收敛速度快,可以很好地逼近精确解,并具有较强的搜索能力.     

基于动态纹理技术的实时森林绘制

研究实时绘制森林动态场景问题,由于森林形状复杂,实时性差,针对风力作用下的大规模森林动态场景,提出图像变形方法和动态纹理技术的森林绘制方法。使用二维图像变形技术实现树木图像在风力作用下的变形;通过将树木变形结果预计算为复合纹理,减少渲染时计算量;在实时渲染过程中,根据当前风力,选择最相近的纹理内容,通过使用动态纹理技术实时更新至Billboard;并结合顶点偏移法一起实现树木模型在风力作用下的动态运动;为加速绘制效率,利用图形硬件加速复合纹理的选择和Billboard的顶点计算。对于上万株规模的动态森林场景,通过改进方法可以实现实时绘制。     

冠心病智能诊断算法仿真研究

研究冠心病诊断问题,冠心病影响指标多,指标体系中存在大量的重复信息,传统方法无法消除重复信息,冠心病诊断准确率低,误诊率高.为了提高冠心病诊断准确率,提出一种智能的冠心病诊断算法.首先科学、准确地选择冠心病指标体系,然后采用主成分分析对指标体系进行筛选,消除重复信息,最后采用支持向量机对冠心病建立分类器,实现冠心病智能诊断.仿真结果表明,相对于其它传统冠心病诊断方法,智能诊断算法有效提高了冠心病诊断准确率,克服了传统诊断缺限,为冠心病临床诊断提供了依据.     

基于特征互补图像的人脸识别仿真研究

研究人脸识别精度问题。由于人脸图像中存在大量干扰信息的缺点,而造成了人脸识别正确率下降,为了解决上述问题,提出了一种基于特征互补图像快速特征融合算法。算法通过对人脸图像的位平面切片图像分析,采用位平面图像分解法,通过各种合成策略构造多幅样本图像。并突出高位平面图像,采用两种加权策略将每一幅人脸图像样本都生成"特征互补图像"。然后,直接用图像的二维典型相关分析(2DCCA)法对两种特征互补图像进行特征抽取。最后通过在ORL国际标准人脸库上进行的实验,结果表明,高位平面图像的典型相关鉴别特征提高了正确识别率,并且因为摒弃了原始人脸图像的大部分干扰信息所以具有更强的鲁棒性。     

基于分割提速法的并行股票预测研究与仿真

关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。     

基于全数字锁相环的步进电机控制系统

研究步进电机优化控制问题,步进电机控制系统存在着控制功能单一和控制精度不高的缺陷。针对上述问题,提出了一种用全数字锁相环的控制系统设计方案。锁相环能够在较大的频率范围内快速跟踪和锁定输入信号的频率和相位,应用脉冲分配控制器,可提高整个系统的同步性能,增强步进脉冲信号频率的稳定性。采用超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)进行电路系统设计,利用计算机仿真技术对该系统进行了仿真验证,并给出了布局布线后时序仿真的结果。仿真结果表明,该系统具有控制灵活、响应速度快、稳定性能好等特点,改进的设计方案可实现对步进电机转速、转向和定位的一体化控制,能够显著提高系统的控制精度,并可应用于其它不同工作方式的步进电机控制系统设计。     

遗传优化的GNNM在瓦斯涌出量预测中的应用

研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。