简介：布谷鸟搜索算法是一种新型的智能优化算法．本文采用截断取整的方法将基本布谷鸟搜索算法用于求解整数规划问题．通过对标准测试函数进行仿真实验并与粒子群算法进行比较，结果表明本文所提算法比粒子群算法拥有更好的性能和更强的全局寻优能力，可以作为一种实用方法用于求解整数规划问题．

简介：介绍了层析成像技术的图像重建算法，并从正向问题数学模型的简化和反向问题数学模型的映射结构的角度比较了各种算法的特点和优劣。研究表明：用本质是线性算法的各种变换方法重建图像存在严重失真，而卷积滤波的引入可以使变换方法的重建效果有所改善；基于导数搜索的迭代算法对初始值依赖性强、收敛速度慢并且容易陷入局部最优解；基于Fourier变换的方法具有本质的局限性；小波变换则可以同时刻画图像时域和频域的细节特征；有限元法通过重建对象像素的智能划分可以简化正问题的复杂性；而具有物理背景的蒙特卡罗法、模拟退火法、遗传算法、粒子滤波法及神经网络法更适合于复杂且非线性的图像重建；智能化、仿生化、并行化以及各种算法的融合是层析成像图像重建算法的发展趋势。

简介：通过分析目前常用的传统视频测速的基本原理,针对摄像机安装高度、视场角、倾斜角等参数易受外界环境影响而产生误差这一缺点,依据摄像机的成像原理及三维空间中的仿射变换建立了三维投影模型,并以高速路上两平行道路标线所构成的矩形作为参照物,利用其几何特性确定了实际空间中的点与其像点间坐标的对应关系,提出了改进算法;最后,通过仿真实验对改进算法进行了验证,结果表明该算法较为准确,具有较好的实用性。

简介：分布式联邦滤波器在多传感器信息融合领域得到广泛的重视，联邦滤波中的信息分配原则直接影响滤波器的精度和容错性，而常规的标量形式联邦滤波信息分配方法无法满足高动态环境下状态的动态变化特性。信息分配是设计和实现联邦滤波器的关键环节，基于系统误差协方差阵和可观测阵。文中考虑系统状态估计精度和系统的可观测性，提出了一种新的联邦滤波信息分配方案和算法。新的联邦滤波算法允许每一个系统状态变量具有不同的动态信息分配因子，从而改进了联邦滤波信息融合的精度。仿真结果表明，与传统联邦滤波算法比较，改进的信息融合算法精度能提高30％以上。

简介：针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.

简介：基于典型圆锥运动输入，研究、分析了旋转矢量算法中圆锥补偿误差的变化规律。从理论上推导、分析了基于角速率的旋转矢量算法及其圆锥补偿误差与旋转矢量算法本身、基座动态特性之间的关系；在假定没有传感器测量误差的前提下，结合仿真，得出旋转矢量算法的圆锥补偿误差与捷联惯组的采样频率f以及圆锥运动频率ω的关系，给出了圆锥补偿误差随f/ω的变化规律，确立了旋转矢量算法具有圆锥误差补偿效应的（f/ω）的极限值：（f/ω）≥3。研究结果对捷联惯组的设计及其在高动态环境下的应用具有一定的参考价值。

简介：空天飞行器往返于大气层内外，持续工作时间长。捷联惯性／天文组合导航自主性强、隐蔽性好，是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性，解决其在机载应用中水平基准制约的问题，分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响，提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性／天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计，可有效估计并补偿系统的姿态误差，减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明，单星观测条件下，导航系统姿态误差快速收敛，定位的均方根误差在200m以内，且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。

简介：项目反应理论作为一种现代的教育和心理测量方法,凭借其强大的优势和先进性,在实际测量中应用越来越广泛.能否有效地估计模型中的参数是项目反应模型得以应用的前提.本文基于数据扩充技术给出了一种适用于三参数正态双卵模型的Gibbs抽样算法,有效的实现三参数正态双卵模型的贝叶斯分析.最后,通过计算机模拟研究和实例分析对该算法的有效性进行了验证.

简介：介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。

简介：传统的捷联惯性导航算法求解比力积分项采用了一阶近似方法，近似误差对高精度导航应用的影响是不可忽略的。为消除近似误差，提出了一种改进的捷联导航算法。在惯性坐标系中，将地速分解为比力地速与重力地速两部分，求出了能够完全补偿动态误差的比力积分变换项解析表达式，在此基础上得到了比力地速的精确解，并将其求解方法扩展应用于重力地速，在不改变传统导航算法实现框架的前提下，设计了高精度的捷联惯性导航算法。改进导航算法的精度与对偶四元数导航算法一致，而其实时性却与传统导航算法相当，获得了整体性能上的优势。

简介：本文利用层次分析法，将时间、费用、客户满意度、人力资源等因素结合起来，定量给出了供货商的配货过程中每条线路的权重系数，然后结合最短路算法寻找出运送货物的最优路线．

简介：利用单频GPS载波相位差分技术进行动态精密测量时，由于观测历元少，经典LAMBDA算法会出现法矩阵病态导致整周模糊度无法求解。针对这一问题研究了基于TIKHONOV正则化原理的改进LAMBDA算法。通过对双差观测方程系数矩阵进行奇异值分解选取正则化矩阵，改善了法矩阵的病态性，获得了更高精度的浮点解。利用均方误差矩阵替代协方差阵进行LAMBDA求解，提高了模糊度求解的速度和成功率。对连续100组5个历元实测数据计算表明：与原算法相比，改进LAMBDA算法求得的浮点模糊度偏差从36.48周减小到4.08周，搜索效率和成功率分别改进97.74%和100%。

简介：现实中很多复杂网络是由完全子图通过公共的节点连接而成的．本文提出了一个复杂网络中完全子图的搜索算法，并通过实例说明了所提算法的有效性．

简介：针对舰载条件的捷联惯导粗对准问题，提出了一种简单可行的最优粗对准方法。根据双矢量定姿的原理，分别将两个观测矢量之一作为基准，通过两次三轴姿态测定算法得到两个姿态矩阵，然后根据观测矢量的方差特性加权得到精度最优的姿态阵。阐述了三轴姿态测定算法的基本原理，分析了最优三轴姿态测定算法与基于高斯马尔科夫估计的三轴姿态测定算法的统一性，解析了基于最优三轴姿态测定算法的舰载惯导系统粗对准方案，并对传统三轴姿态测定算法和最优三轴姿态测定算法进行了应用比较。蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明，采用最优三轴姿态测定算法明显优于传统三轴姿态测定算法，可使得东向、北向和天向姿态误差角均值分别为4.78？？,9.21？和0.29？，标准差分别为0.11？，0.07？和1.08？，水平失准角最大值9.37？，方位失准角最大值2.8？，能够有效确定出载体的粗略姿态，在此基础上能更好实现该状态下的舰载惯导精对准。

简介：双通道旋转变压器在定点汇编层实现轴角解调时，传统方法运算量大、占用存储空间多。文中根据粗（精）测角所对应的正余弦值大小及其符号，依据反正切函数的性质将求角的定义域从[-∞，＋∞]转化到[0，1]，设计了在[0，1]区间上基于切比雪夫多项式快速逼近arctan（x）的低阶分段多项式，用来解决其解调问题；提出了一种通过粗测角，在其附近寻找最佳粗精组合角值的轴角组合及纠错方法；最后在桌型号导引头系统的内场试验中进行了测试。试验结果表明，应用本文方法比调用反正切函数法的计算时间减少了50％，比应用查表法的计算精度提高了100倍；该方法具有较好的解码速度和精度，能够用于某些既需要综合考虑功能、体积、重量等要求，又需要快速在定点汇编层实现反正切求角解调的导航系统。

简介：常规惯性／天文组合导航方法难以直接应用于高超声速飞行器机载环境下以载体系为基准进行星光测量的情况，且在可见星只有一颗时无法连续组合。为此，构建了高超声速飞行器惯性／卫星／天文紧组合导航系统方案，通过分析载体系下星光仰角、方位角与惯导误差之间的转换关系，建立了载体系下惯性／天文角度组合模型。理论分析表明，该系统在只有一颗导航星时仍能辅助惯导工作，且可使观测噪声特性保持稳定，从而提高了天文对惯导辅助的连续性和组合滤波估计精度。仿真结果表明，在高超声速飞行器导航系统采用天文角度辅助后，姿态误差较无天文辅助情况的降低60％～70％。

简介：针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题，提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波（KF）基础上，当SAR有量测信息生成时，根据多模型方法进行量测预测，利用预测值修正SINS状态；而SAR无量测信息输出时，通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明，采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内，航向角稳态误差值小于5.8＂；而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内，航向角稳态误差小于4.7＂，证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。

简介：基于PageRank算法的学术论文影响力研究中忽视了两个问题:1)论文影响力随时间变化的现象;2)不同学科间引用的差异。针对这两个问题,通过统计方法,引入时间因子和学科因子,建立了一种新的基于PageRank算法的学术论文影响力评价模型。结果能够有效地刻画论文影响力随时间变化和学科间的引用区别,更加实时、全面、客观地衡量论文的影响力。

简介：本文首先介绍了粒子群算法（PSO）的基本模型及其运行机制；然后，通过粒子迭代位移、轨迹分析和函数上的参数试验，研究了c1，c2参数对粒子行为和算法进化性能的影响，以及对粒子目标识别和方向感的影响；接着，又探讨了PSO中的解的更新空间不断塌缩、粒子的“游荡”与“振荡”、粒子进化与多样性损失等几个确定性现象和随机性搜寻的必要条件；最后，分析了早熟收敛和局部收敛的原因。通过研究，加深了对粒子群算法（PSO）基本模型运行机制的认识和对C1，c2参数特性的了解。

简介：提出了一类求解带有箱约束的非凸二次规划的新型分支定界算法．首先。把原问题目标函数进行D．C．分解（分解为两个凸函数之差），利用次梯度方法，求出其线性下界逼近函数的一个最优值，也即原问题的一个下界．然后，利用全局椭球算法获得原问题的一个上界，并根据分支定界方法把原问题的求解转化为一系列子问题的求解．最后，理论上证明了算法的收敛性，数值算例表明算法是有效可行的．