QPSO与K-Medoids相结合的带障碍空间聚类新算法

分析了现有的带障碍约束空间聚类算法,针对基于PSO优化的带障碍约束的K-Me足,提出了QPSO与K-Medoids算法结合的带障碍空间聚类新算法(QKSCO).在带障碍约束的空间条件下,该算法依据蚁群格网障碍距离作为聚类依据,引入了QPSO的快速全局收敛的特性,使之与K-Medoids算法的局部收敛特性相得益彰.实验结...     

车内空气污染特点及改善措施

综述了我国目前汽车车内空气污染状况和各种污染物对人体健康的危害;通过对室内空气污染和车内空气污染对比,认为车内空气污染与室内空气污染的差异较大,应区别对待j根据汽车污染的特点,提出了适用于汽车的新风风量。通过对不同通风方式和过滤器效率车内污染物浓度的讨论,提出了改进的适合汽车的空调送风方案,即司机与乘客分开送风,根据车外污染浓度控制新风量、回风量。     

改进缺陷,套刻和聚焦性能的第五世代浸没式曝光系统

论述了第五世代双扫描平台浸液式扫描曝光机的性能和进展。表明了在高速扫描状态下有生产价值的套刻和聚焦性能的实现。浸液式设备更多的关键部分与缺陷有关,而且该机的改进是通过有生产价值的缺陷水平方面来体现的。为了保持这种缺陷水平的改进效果,需要在圆片应用中进行专门稳定的测量。特加是边缘空泡除去(EBR)设计和圆片斜面良流线性是很重要的。     

改进型PSO鲁棒定位算法

针对传统的定位算法在复杂环境下定位精度不高,对环境噪声鲁棒性差的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法的鲁棒定位算法。考虑到标准粒子群算法中存在收敛速度慢和“早熟收敛”的问题,本文兼顾粒子群的多样性和收敛速度对粒子种群进行优化。首先采用分组定位方法来优化粒子群,然后利用标准的粒子群算法进行迭代定位。仿真结果表明,和传统算法相比,该算法收敛速度快,对初始种群数目要求少,且当观测值中存在NLOS误差时,定位精度高,鲁棒性强。      

基于粒子群算法的资源受限项目扩展调度方法

针对资源受限的项目调度问题,提出了一种离散粒子群算法与扩展调度机制相结合的优化方法.离散粒子群算法中每个粒子的位置代表一组项目任务的优先权,迭代中通过交叉策略和局部搜索策略来更新粒子的位置,这既保持了粒子位置的离散性,又增加了粒子的多样性,避免早熟收敛.每个粒子的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案.实算表明,扩展调度机制的引入显著地加速了收敛的进程,提高了解的精度.这种基于粒子群算法的扩展调度优化方法是求解资源受限项目调度问题的有效方法.     

基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪

水下无线传感网络(UWSN)执行目标跟踪时,因为各个传感器节点测量值对目标状态估计的贡献不一样以及节点能量有限,所以探索一种好的节点融合权重方法和节点规划机制能够获得更好的跟踪性能。针对上述问题,该文提出一种基于Grubbs准则和互信息熵加权融合的分布式粒子滤波(PF)目标跟踪算法(GMIEW)。首先利用Grubbs准则对传感器节点所获得的信息进行分析检验,去除干扰信息和错误信息。其次,在粒子滤波的重要性权值计算的过程中,引入动态加权因子,采用传感器节点的测量值与目标状态之间的互信息熵,来反映传感器节点提供的目标信息量,从而获得各个节点相应的加权因子。最后,采用3维场景下的簇-树型网络拓扑结构,跟踪监测区域内的目标。实验结果显示,该算法可有效提高水下传感器网络测量数据对目标跟踪预测的准确度,降低跟踪误差。     

基于杂交粒子群算法的弹炮混编防空群火力优化模型

针对弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,建立了优化的火力分配数学模型。在此基础上,借鉴遗传算法中的杂交概念,采用改进后的粒子群优化算法对此模型求解。通过算例和仿真结果与实际经验对比表明,改进粒子群优化算法是解决弹炮混编防空群火力优化分配问题的一种有效方法。     

利用双窗口检测和粒子滤波提取高分辨率SAR图像道路中心点

各种干扰、阻塞以及遮挡的存在使得高分辨率合成孔径雷达图像道路提取异常困难。该文提出一种局部检测和全局跟踪相结合的道路中心点提取方法。在局部检测时,设定内外双窗口,外窗口根据护栏、绿化带等干扰物与道路的边缘呈现一致的方向性,采用非线性结构张量获取该区域内的道路方向;内窗口根据方向结果调整转向,搜索道路区域,进而确定道路的宽度及中心点。在全局跟踪阶段,为克服路上阻塞及路旁建筑物遮挡造成跟踪频繁失败的影响,采用粒子滤波器变步长跟踪的策略。使用1 m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果证明该方法的有效性。     

基于粒子群优化多核支持向量数据描述的广播式自动相关监视异常数据检测模型

广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空中交通管理(ATM)通信协议,是未来空管监视系统的关键技术。目前,由于ADS-B采用明文格式广播发送数据,其安全性问题受到挑战。针对ADS-B易受到的欺骗干扰,该文将ADS-B位置数据和同步的二次雷达(SSR)数据作差,将两者的差值作为样本数据。利用多核支持向量数据描述(MKSVDD)训练样本,得到了超球体分类器,此超球体分类器能检测出ADS-B测试样本中的异常数据。并且,通过粒子群算法(PSO)优化了GaussLapl和GaussTanh两种MKSVDD的惩罚因子、多核核函数系数以及核参数,提高了异常数据检测性能。实验结果表明,对于随机位置偏移、固定位置偏移、拒绝服务(DOS)攻击和重放攻击,粒子群优化多核支持向量数据描述(PSO-MKSVDD)模型能检测出这4种攻击类型的异常数据。且相较于其他机器学习和深度学习方法,该模型的适应性更好,异常检测的召回率和检测率更优。证明该模型可用于ADS-B异常数据的检测。     

医院手术室不同通风情况的生物污染控制

在同样房间换气次数下,改变送风速度和出风面积,对OR.B手术室进行了数值模拟以比较在手术关键区(围绕患者手术切口的三个相连区域)的细菌沉降数量。结果表明改进气流流型可以降低关键区域的微粒沉降量,但效果并不如增加换气次数至某个恰当量那么明显。