概率引导的随机采样一致性算法

为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率.     

超图多级划分算法框架及对划分结果的多阶段优化

超图划分应用于大规模矩阵计算、大规模集成电路等领域.详细地阐述了超图多级划分的算法框架,并提出对划分结果进行优化的一种手段,通过进行多阶段的循环优化,在可以接受的运行时间内得到对超图的一个较优的划分.     

T-S模糊系统的构造及其逼近能力的充分条件

针对任意多变量非线性函数, 至今缺少一种简单有效的构造性方法来建造一个T-S模糊系统对其实现给定精度的模糊逼近. 本文在逼近函数g(X)∈C2及g(X)不∈C2两种情况下给出了一种当模糊集满足均匀性、连续性、正规性条件下T-S模糊系统的构造方法以及该T-S模糊系统逼近能力的充分条件. 该构造性方法简单易行且其逼近能力充分条件的保守性低. 最后通过仿真研究证实了该方法的正确性与有效性.     

自适应遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用

将自适应遗传算法应用于服装生产流水线中,利用自适应遗传算法能够自动给出比较合适的交叉概率、和变异概率,显著提高了搜索效率,同时改进了遗传算法的搜索能力的特点,解决并行制造中的流水线平衡问题。针对某款运动上衣的生产工艺进行仿真,结果表明了该算法的有效性。     

非合作式传感器空间运动目标截获概率研究

为了实现非合作式传感器对空间运动目标的有效捕获,在分析kalman滤波误差协方差矩阵的基础上,建立了传感器对目标跟踪误差的空间分布模型,并利用该模型提出了一种基于联合高斯分布的截获概率计算方法。该方法经过降维处理,降低了截获概率计算的复杂度,提高了运算的实时性。仿真实验表明,所提算法具有良好的估计性能。最后,对截获概率的误差来源、影响因素进行了深入的分析并得出了相关结论,可为实际工程应用提供了一定的参考价值。     

基于中间节点效应的无标度网络演化模型研究

原BA模型以网络中已存在的各个节点与新增节点的连接相互独立为前提。然而,在真实系统中,当网络中一个节点与新增节点连接后,该节点对其邻居节点与新增节点的连接会存在影响。针对该现象,提出了基于中间节点效应的无标度网络演化模型。首先描述与定义了中间节点效应,然后给出了中间节点效应模型的生成算法,并从理论上分析了该模型的度分布情况,最后利用仿真验证了理论分析的正确性,并就度分布、群聚系数、平均路径长度等复杂网络参数与原BA模型进行了对比,结果表明此模型能生成无标度网络并且更符合现实网络的演化过程。     

一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法

将并行计算的思想融入基于粗糙集理论的快速属性约简中,提出了一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法.该算法在保证约简结果是Pawlak约简的情况下,将属性约简任务划分到多个处理器中同时处理,从而大大提高了属性约简的效率.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

汽轮机故障诊断的因果网络群智能算法模型

在利用概率因果网络模型进行汽轮机故障诊断过程中,传统的基于简约覆盖理论的求算方法不能直接得到诊断问题的解,而且当故障节点较多或网络层次较多时,存在着"组合爆炸"、计算量呈指数速度增加等问题;对此,基于群智能理论,建立汽轮发电机组故障诊断系统概率因果网络群智能算法模型,给出基本的群运算法则及改进方法,将焦点放在有限空间的诊断推理上,并实现并行处理,很好地解决了传统算法中的问题;最后一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。     

开采沉陷信息处理软件系统模块划分方法的探讨

对开采沉陷信息处理软件系统各个模块间的关系及设计原则进行了探讨．利用文中讨论的设计划分方法开发的“地表移动与三下采煤数据管理及处理”软件收到了良好的运行效果     

数字通信系统中的Monte Carlo仿真

介绍数字通信系统的广泛应用和Monte Carlo算法的基本思想,重点分析数字通信系统中的差错概率和应用Monte Carlo仿真对存在噪声和干扰的数字通信系统的性能进行评估。