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  1959年   9篇
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991.
针对一类具有目的域的控制系统,提出将一组由滞留时间、超差时间以及随机穿越周期时间等构成的超差特征量指标纳入满意PID调节器的目标函数集中进行研究。将PID调节器的参数设计转化为局部状态反馈问题,推导出带状目的域下超差特征量指标的解析表达式,并分析了其与稳定裕度、动态误差系数以及稳态输出方差指标之间的相容性;当上述指标相容时,给出了一种利用双群体机制下的差分进化算法和内点法相结合对PID调节器参数进行优化求解的策略;数值算例表明了所提方法的有效性。  相似文献   
992.
李明  石为人 《计算机科学》2010,37(12):63-66
节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。  相似文献   
993.
基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。  相似文献   
994.
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
许少华  王颖  王皓  何新贵 《计算机科学》2010,37(11):203-205
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。  相似文献   
995.
韩殿元 《计算机科学》2010,37(8):287-289
传统火灾探测技术存在许多缺陷.提出了一种基于图像的火焰识别方法.首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值.用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正态分布函数在椭圆外部的值为零,并用L-M算法对正态分布函数中的参数进行优化.对火焰的识别转换为判断正态分布函数在像素对应的Cb,Cr处的值是否大于零.该方法具有很好的实时性和识别效果.  相似文献   
996.
迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
迭代重加权(Iteratively Reweighted)方法是提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)稳健性的重要手段,但由于涉及到多次加权和重复训练,该方法需要大量运算,无法广泛应用.通过数值推导,获得了求解迭代重加权最小二乘支持向量机(IRLS-SVM)的快速算法,大幅度减少了其运算复杂度.引入了3种经典的加权函数,并在多个仿真数据集和实际数据集上进行实验,证实了IRLS-SVM能获得相当稳健的学习结果,所提出的快速算法也确实能够大幅度减少训练时间.实验结果同时表明,在快速训练算法的框架下,3种不同的权重函数可能要求不同的训练时间.  相似文献   
997.
一种结合共同邻居和用户评分信息的相似度算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤(CF)是其中运用得最早.最成功的技术之一.CF首先根据用户间的相似度,找出每个用户的近邻;然后根据目标用户近邻的评分预测目标用户的评分;最后把预测评分较高的项目推荐给目标用户.因此相似度计算方法直接关系到预测结果的准确性,对推荐起着至关重要的作用.目前,学者们已从不同的角度提出了各种各样的相似度计算方法,其中共同邻居算法(common-neighbors)是一种简单有效的方法.但此法仅考虑了两用户间的共同邻居数,忽略了用户的具体评分信息.针对这个问题对共同邻居算法进行了改进,同时考虑了共同邻居数和用户的评分信息.实验结果表明,改进的共同邻居算法在一定程度上可提高评分预测的准确性.  相似文献   
998.
一种改进的k-means初始聚类中心选取算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。  相似文献   
999.
基于免疫粒子群神经网络的污水水质预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
郑广勇  罗飞  陈伟斌 《微处理机》2010,31(2):75-77,81
针对污水处理过程所具有的多变量、非线性和大时滞的特点, 利用出水水质参数与多个可测过程参数间的相关关系,给出了基于RBF神经网络的出水水质参数预测模型.采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值.以反应时间、DO浓度、ORP和pH值作为输入参数,实现对COD,NH3-N,TP等水质参数的预测.仿真试验表明,该预测模型对污水处理出水水质参数COD,NH3-N,TP具有理想的预测效果.  相似文献   
1000.
用传统蚁群算法进行机器人路径规划具有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点。为此,通过模拟蚂蚁的感觉特征,提出了一种具有感觉适应功能的蚁群算法,并应用到机器人路径规划中。算法设置蚂蚁的感觉能力随着在高强度信息素节点上的行走而降低,在快速收敛的同时保证搜索多样性。大量仿真实验表明,该算法有较强的搜索能力,不易陷入局部最优,即使在障碍非常复杂的环境下使用该算法,也能快速收敛到一条全局优化路径。  相似文献   
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