基于免疫粒子群算法的参数估计方法

针对污水生化反应模型参数估计问题,提出一种基于免疫粒子群算法的估计方法。该方法采用免疫算法保持粒子群的多样性,避免粒子群算法的过早收敛而降低寻优能力。利用估计的参数值对实验数据进行拟合,仿真结果表明,拟合误差率低于标准的粒子群和遗传算法,进一步提高了污水生化反应模型参数估计精度。     

基于PSO-ICA 和RBF 神经网络的转炉炼钢终点预报模型

提出将微粒群优化算法和独立成分分析引入到径向基函数神经网络模型用于转炉炼钢终点预报．利用 微粒群优化算法的全局遍历特性和快速不动点算法的局部寻优能力,改进了传统的独立成分分析算法,解决了其目 标函数易陷入局部最优和独立特征排序不确定的问题,压缩冗余信息并降低输入维数．将提取出的独立特征输入径 向基函数神经网络,预报终点温度和碳含量．对转炉生产实测数据进行了仿真,结果表明该模型能有效提高预报精 度,保证预报的可靠性．     

分布式2-D雷达网的高度估计技术

针对2D雷达组网高度估计问题,本文提出了一种基于局部雷达估计的目标高度估计方法。2D雷达由于不能获得目标的高度信息,其所得到的局部估计将会存在一定的系统误差。文中的推导结果表明,可以通过两部雷达的局部估计建立关于目标高度所产生系统误差的非线性模型。在此基础上,合适的滤波方法可以实现对目标高度的实时估计。仿真结果表明,该方法的收敛速度较快,可以有效估计目标的真实高度。     

基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制

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。     

基于自适应水平集方法的运动目标跟踪

在对复杂背景条件下的非刚体目标进行跟踪时,水平集方法是一种非常有效的方法。针对水平集的初始化问题,提出了一种自适应初始化的水平集方法。首先采用粒子滤波对目标进行跟踪,得到运动目标的粗外接矩形轮廓;然后以外接矩形轮廓的质心为基础进行水平集曲线演化,求取目标的精确轮廓信息,并将轮廓的提取结果反馈到跟踪框架中;最后,动态更新参考模板,以改进似然函数。实验结果表明,本方法能够适应非刚体目标在运动中的自由变化,使得跟踪更加精确。     

二进制无线传感器网络目标跟踪问题的研究

无线传感器网络是近几年发展起来的一门新技术,其研究的重点之一是目标跟踪问题。二进制传感器网络由于其低廉的布设代价、体积小、低能耗以及传感器节点简单,正得到越来越多的关注并用于目标跟踪。目前二进制无线传感器网络中的目标跟踪方法主要分为两大类:基于分段线性拟合的方法和基于粒子滤波的方法。现分别归纳总结现有二进制无线传感器网络中目标跟踪的两大类方法的研究成果并指出其优缺点以及未来的研究方向或需要完善的工作。     

基于小波包变换与Wiener滤波的SMT焊点图像去噪技术

针对目前SMT(surface mount technology)焊点图像去噪效果不理想的问题,提出了一种基于小波包变换与wiener滤波的SMT焊点图像去噪新方法.利用小波包对图像进行分解,可以同时对SMT焊点图像的低频和高频部分进行多层分解,有利于保留图像信息,减少噪声对图像的影响.通过对图像的小波包系数的分析,对小波包树高频系数进行Wiener滤波,保留低频系数;然后进行小波包反变换,重构得到SMT焊点去噪后图像.实验表明,提出的方法不仅可以有效地去除SMT焊点图像的噪声,而且能很好地保留原图像的边缘信息,与传统方法相比,去噪性能和去噪声效果有一定的提高.     

基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法及其应用

考虑蚁群算法与粒子群算法的各自特点,在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,对粒子群算法的速度位置更新公式重新定义,提出了一种基于蚁群混沌行为的离散粒子群算法,并将其应用到背包问题中。实验结果表明,该算法可以得到较优解。     

基于免疫粒子群神经网络的污水水质预测

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.     

一种针对特定密度检测的快速FBP算法

提出了一种针对特定密度检测的快速FBP算法。首先进行不完全数据投影重建,然后依据对密度的先验知识对初步重建图像进行聚类分割,最后找出感兴趣区域来精确重建。文末对该方法进行了实验,并将实验结果和传统FBP算法、几何参数表法做出主观、客观上的比较评价。结果表明,该算法不但能在很大程度上提高传统FBP算法的速度,而且对于感兴趣区域的重建质量上没有影响。