基于梯度搜索因子的粒子群改进算法研究

本文对一种基于梯度搜索因子的粒子群改进算法(Grad-PSO算法)进行了研究。为了验证Grad-PSO算法的性能,对典型的测试函数sphere函数使用GA算法、PSO算法和Grad-PSO算法进行函数优化对比仿真实验发现:与基本PSO算法以及GA算法相比,Grad-PSO算法在运算精确度和最终取得的适应度函数值上面都具有很大的优势。     

基于传感器监测数据的预测泌乳牛乳房炎机器学习算法研究

为了预测集约化牧场奶牛患有临床乳房炎的风险，试验选择黑龙江省黑河市两个集约化奶牛场的288头泌乳牛及其数据为研究对象，分为患病组(确诊患有乳房炎的奶牛189头)和健康组(109头),选择这些奶牛的日平均产奶量、日平均活动量、日平均反刍时间、日白天平均反刍时间、日夜间平均反刍时间、昼夜反刍时间比、日每2 h的反刍时间偏差绝对值、日加权反刍时间变化绝对值的和、日平均电导率变化百分比、日电导率峰值14个指标数据，比较分析上述变量在患病组和健康组组间和组内差异；然后采用3种机器学习算法(决策树、随机森林、eXtreme Gradient boosting)和二元逻辑分类算法预测奶牛乳房炎的发病情况。结果表明：在d-0时，患病组奶牛的日平均产奶量[(34.89±11.81)kg]极显著低于健康组[(41.96±8.69)kg,P<0.01];而在d-7～d-2时，患病组奶牛的日平均产奶量均高于健康组，但差异不显著(P>0.05)。患病组奶牛的日平均反刍时间、日白天平均反刍时间、日夜间平均反刍时间在d-1时均达到最低[(515.37±66.88)min、(206.63±67.05)mi...     

蚁群算法模型改进与应用发展

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化系统,该算法具有很强的正反馈能力并融入启发式搜索思想,并且算法后期快速收敛,易于与其他方法结合,目前已经在众多组合优化领域中得到广泛应用。本文结合蚁群算法工作原理,分析其应用现状,针对蚁群算法优缺点,提出蚁群算法改进思路,并简要其应用发展前景。     

分子量分解问题

本文借助MATLAB软件建立了分子量分解问题的求解模型,并对提供算法中的重点内容给出了注释,利用本文提供的模型能够方便、具体地给出分子量小于1000的蛋白质是由哪些氨基酸构成的。经过分析我们将分子量分解问题简化为求解n元一次方程的所有非负整数解的问题,针对简化后的问题,我们首先设计了穷举算法,并通过优化该算法,又设计了启发式算法,启发式算法的优点在于它比盲目型的搜索法(穷举法)要高效,一个经过仔细设计的启发函数,往往在很快的时间内就可得到一个搜索问题的最优解。     

基于室内定位技术的算法研究

室内定位技术因为其复杂的环境,导致定位精度一直不及人们的要求。为了提高室内定位的精度,提出对室内区域进行划分,对每个区域环境参数进行拟合,并通过结合DV-HOP算法和RSSI算法对RSSI值进行修正。实验结果表明:改进后的定位精度在之前的基础上提高很多,适用于多半数的室内定位。     

基于BP人工神经网络的离散型车间生产调度指标预测模型的研究

离散型车间的生产调度对车间生产有至关重要的影响,该研究中车间调度指标用工时达成率来表示。加工工时、批次大小、加工设备数量、原材料到位情况、工人、设备的健康状况对工时达成率都有不同程度的影响,使得工时达成率有很大的不确定性。如果能够准确控制工时达成率的大小,生产决策者们就可以通过调整设备、批次大小、原材料的采购周期使得车间输出最大生产力。本文通过人工神经网络建立工时达成率预测模型,实现对车间工时达成率的预测,并探讨两种算法,寻找能够在降低训练时间的前提下提高神经网络模型准确性的算法,其中模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是首次以搜索初始值周围点获得最佳点的形式被应用,马克夸特(Levenberg-Marquardt)算法用来在特殊点中寻求局部最优,最后对比模拟退火算法和马克夸特混合算法及马克夸特算法,并通过调整神经网络的数量得到最佳的预测模型。     

基于QPSO聚类算法的图像分割方法

量子粒子群优化算法克服了传统粒子群优化算法中无法保证全局收敛、容易陷入局部最优的缺点,是近年来优化技术领域的一个研究热点。本文结合当前图像分割中常用的K-均值聚类算法中的相关技术,设计了基于QPSO的聚类算法并将其用于图像分割处理问题中。实验结果表明:在图像分割处理中,相对于K-均值聚类算法,QPSO聚类算法不仅不依赖于初始聚类中心的选择,而且还能得到相对于K-均值聚类算法精度更高的聚类中心,其在图像分割中的效果优于通常的K-均值聚类算法。     

卫星移动通信系统与3G融合的关键技术分析

3G是一个全球无缝覆盖,包括卫星移动通信、陆地移动通信和无绳电话等蜂窝移动通信的大系统.卫星移动通信系统是实现无通信言区,全面覆盖地域、空域,达到全球无缝覆盖的关键手段.卫星移动通信系统是3G的有效补充,在下一代移动通信系统中,移动卫星网作为一个分系统同样是不可缺少的.     

解决0-1背包问题的启发式算法

本文给出了背包问题基于0/1规划的数学模型,提出了这类问题的一种基于贪婪算法的启发式近似算法,通过寻找尽可能大的可行解和尽可能小的上界,从而求出近似最优解,该算法的优点是可以给出计算误差,算法的最坏性能比是2,并通过编程计算证明该算法具有良好的性能。     

遗传算法的综述

遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术,已广泛应用与计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。本文介绍遗传算法的基本工作原理和特点,讨论存在问题,分析遗传算法的研究现状。     

地脉动参数计算入库程序的开发

地脉动资料的研究相对于地震观测资料的研究尚有很大开发空间,程序开发人员试图开发出一款能够对地脉动研究起到帮助作用的实用程序,因而开发了地脉动参数计算入库程序。本文介绍了地脉动参数计算入库程序的开发,详细介绍了该程序的架构以及各部分功能的实现,包括数据流的接收、地脉动参数计算的算法实现、地脉动参数的入库以及程序界面的设计,其中着重介绍了地脉动参数计算在编程时的算法的实现。在本文的结尾阐述了该程序的使用、维护情况以及该程序的开发心得和积极意义。     

基于单片机的智能电流源PID算法研究

本文讨论了如何运用PID算法实现对电流源输出电流的调整与控制,该电流源在闭环电路的基础上使用PID算法实现对电流的精确控制,来得到高精度、宽量程的电流输出,这种方法设计的电流源性能稳定、带负载能力强。系统主要介绍了电流源的整个软件设计流程及PID控制电流的算法程序的介绍。     

追溯信息平衡性智能识别模型研究

本文从追溯信息平衡性进行分析入手,以试点城市、流通节点、经营主体、商品分类、追溯码字五级为分析对象,运用逐级递归式分类演算方法,挖掘流通过程中潜在的平衡性缺陷问题,研发追溯信息平衡性智能识别模型,设计自动生成平衡性缺陷报告和纠正措施,协助管理者有针对性的解决问题,对症下药,确保各级追溯信息平衡有效。     

基于无线传感器网络的定位技术分析

定位技术是无线传感器网络的基础技术,对无线传感器网络后续工作的开展及应用起着关键的支撑作用。本文首先介绍了无线传感器网络定位技术研究现状,分析了定位技术存在的问题和困难,然后对几种典型的定位算法进行了分析,比较其优缺点并提出可以改进的方向。     

CDKF算法及其在自主天文导航系统中的应用

本文将中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法应用到地球卫星直接敏感地平自主天文导航系统中,减小了线性化误差对系统精度的影响,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的结果进行了仿真分析比较。仿真结果表明,CDKF算法明显优于EKF算法,具有更高的精度和稳定性,不需要计算Jacobian矩阵,简单易于实现,能够满足系统在非线性模型下的导航要求。     

基于Flash的C语言冒泡排序课件的设计与实现

C语言程序设计代码的学习复杂、枯燥,冒泡排序算法又是C语言程序设计的重点与难点内容之一。基于Flash的C语言冒泡排序课件,用Flash技术实现冒泡排序的动态演示过程,并逐步推导出冒泡算法的实现代码。算法的动态演示及代码的推导形象、直观、易懂,能够引导学生主动思考,便于学生理解,激发学生的学习兴趣。课件中的拓展知识模块能够培训学生的自学能力,培训学生发现问题、解决问题的能力。     

基于混沌序列的几种图像加密算法的优劣比较

混沌出现后,古典科学渐渐地变得暗淡无光。它的初值极端敏感性、非线性、伪随机性以及序列不可预测性等诸多优点,使得它非常适合用于图像及多媒体信息加密。     

QUERY中哈希表的剖析与算法研究

本文通过剖析搜索引擎的日志文件,总结出了快速找出TOPK的算法,在该算法中主要应用哈希表算法,在比较多种哈希表算法的优缺点后,研究设计了一个检索速度最快的哈希表算法。     

浅谈数字识别系统的设计

人工神经网络具有与人脑相似的高度并行性、良好的容错性和联想记忆功能、自适应和自学习能力等特点,特别是以BP网络为代表的神经网络在字符识别领域得到越来越多的应用。本文通过介绍一个数字识别系统的设计,阐述了BP网络的设计及使用过程中主要存在的几个难题。