简介：摘要基于季节性时间序列的特征，文章提出了一种利用季节模型预测的方法抑制希尔伯特——黄变换（HHT）中端点效应的方法。首先，在对信号进行经验模式分解（EMD）之前，利用季节模型预测的方法延拓信号的两端，使得极值拟合的包络线更加适合原信号；其次，对固有模态函数（IMFs）做Hilbert变换之前再次应用季节模型预测；最后，将基于季节模型预测方法的HHT算法与灰色预测和神经网络预测的结果进行对比，仿真实验表明新算法不仅有效抑制了端点效应，而且得到了更准确的瞬时频率。

简介：为解决叶片图象中害虫弱小目标的检测问题，提出了基于改进SUSAN原则的检测方法，该方法通过重新定义SUSAN原则，设置恰当的阈值，使之对小目标极为敏感，抑制背景和噪声。实验证明，本文设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力，是一种有效提取小目标的边缘检测方法。

简介：针对直升机飞行测试中电阻应变片的大量使用,如何在满足一定的性价比条件下提高其测量精度一直是测试人员研究的课题。本文提出了一种基于LABWINDOWS/CVI6.5和MATLAB7.0平台的BP(BackPropagation)改进算法与数据融合技术相结合的方法来提高应变片的测量精度。结果表明,通过桥路设计与本文软件算法相结合的技术,大大克服了应变片的非线形、温度漂移等严重影响测量精度的因素。

简介：基于DiagPCA（对角主成分分析）及平均脸的方法对二维主成分分析（2DPCA）方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示,该方法可提高人脸识别率,且降低了特征提取的时间。

简介：将GPS定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中.但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高.为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍.通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补GPS导航定位的不足.

简介：摘要院分类是数据挖掘的重要组成部分，它根据类标号已知的数据建立模型，进而使用该模型来预测类标号未知的数据所属的类。KNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法，在文本分类中得到广泛的应用，但是这种方法在训练样本的分布不均匀时会造成分类准确率的下降。针对KNN方法存在的这个问题，本文提出了一种基于相对距离的KNN分类方法，这种方法减少了边界点处测试样本的误判。实验结果显示，这种方法具有很好的性能。

简介：为降低轴向包围盒检测法中漏报和误报发生的概率,提高软组织受碰撞时反馈的精确性,本文对轴向包围盒碰撞检测法提出改进。采用三角形面片相交与轴向包围盒检测法相结合,由轴向包围盒碰撞检测法进行内部区域处理,再用三角形面片相交的检测法实现边缘区域处理。实验结果表明,该方法保证软组织形变仿真实时性的同时提高了碰撞检测的精确性。

简介：摘要针对网络数据的海量性和相对无序性，定义了多层次话题语义结构模型，基于多层次话题语义模型，对经典的SinglePass算法做出了改进，包括使用子话题质心来代表子话题内的文档、AverageLink比较策略、进行类似于K均值算法的聚类重调整的方法、子话题和话题的双层次语义结构。在实验过程中对比了在线话题的聚类算法的性能，确定了层次化在线话题聚类方法，形成有机统一的热点话题聚类模型，具有较高的应用价值和研究价值。

简介：首先将定义在闭凸多面锥上的广义互补问题转化为一个等价的非线性方程组．然后利用一种修正的光滑Newton法求解该非线性方程组，并在一定的条件下，证明了算法具有全局收敛性．

简介：将混沌现象和邻域细化搜索策略应用于实数编码遗传算法（RCGA）中,提出了一种改进的RCGA。并将该算法应用于连续函数优化求解。与其他方法相比,表明该算法可靠且算法效率更高。

简介：摘要研究了含风电场的电力系统无功优化，提出了通过潮流计算分析风电场的电压特性，利用改进遗传算法对系统进行无功优化的新方法。通过潮流计算得到风电场接入后对系统电压和网损的影响，建立无功优化模型，在满足各种约束条件下采用遗传算法对该模型进行优化求解。通过IEEE14节点算例的实际计算结果验证了该方法的可行性和实用性。

简介：文章在变长平均幅度差函数（LVAMDF）基础上提出一种改进算法（M—LVAMDF），此方法能检测出汉语语音中基音频繁变化帧的平均周期。改进算法先利用修正的阈值参数检测LVAMDF函数值的局部谷点，根据局部谷点将IJVAMDF值转换为0／1数据再计算其自相关函数（ACF），最后搜索此函数局部最大值确定为基音。通过对比仿真实验，新算法能检测出汉语语音帧的平均基音周期，提高汉语语音基音检测质量，此算法简单并易于硬件实现。

简介：随着计算机和信息技术的高速发展,智能家电设备成为未来趋势。ZigBee是一种低成本、低功耗的短距离无线技术,广泛应用于家庭等无线通信场合。ZigBee网络的AODVjr算法在路由发现过程中,如果有节点移动,那么ZigBee网络要频繁的进行路由发现,会产生大量的无效路由请求（RouteRequest,RREQ）分组。文章针对传统AODVjr算法在路由过程中RREQ过量泛洪问题,为了减少路由开销和延长节点生存时间,提出基于邻居表和节点父子关系的改进的AODVjr算法,通过判断节点邻居关系和父子关系选择丢弃还是接收RREQ。最后通过NS-2仿真分析,验证了改进的算法能有效减少RREQ数量,提高网络性能。

简介：为了提高非线性动态系统辨识精度，提出一种基于多新息理论的PID神经网络改进算法。对具有时间延迟非线性动态系统，由于采用多新息，充分利用了系统的当前数据和历史数据，较传统的BP算法，本文所提算法在辨识精度和收敛速度方面具有更好的效果。仿真结果表明该算法的有效性。

简介：传统的遗传算法在遗传操作的过程中,不管具体问题对种群规模的要求都事先指定,造成种群规模表现的不合理.针对这一问题,Arabas,J.等人提出了一种变种群规模遗传算法GAVaPS(GeneticAlgorithmswithVaryingPopulationSize),旨在遗传操作的过程中自适应地调整种群的规模.黄乐等人提出了一种改进的变种群规模遗传算法VPSG-GM(VaryingPopulationSizeGeneticCombinedwithGradientSearchMethod),它与GAVaPS方法在遗传操作上的不同之处是把评价目标函数的步骤置于重组种群时"淘汰"步骤之前,这样做减少了算法由于重组造成的不必要开销.文章提出的改进的变种群规模的遗传算法,在调整种群规模时通过增加补算算子,从而达到保持种群多样性的目的.这样做可以略去变异操作,减少了系统开销.实验证明了该算法的有效性.

简介：蝙蝠算法是一种新型的智能优化算法,本文针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、过早处于停滞阶段等不足之处,在蝙蝠速度更新公式中引入了惯性权重,并采用权值动态递减的方式变换权重,更好地平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力.通过求解一系列经典整数规划问题,并与已有算法进行比较,结果表明：改进的蝙蝠算法在一般整数规划问题的求解中具有较高的计算效率和精度,以及较强的全局搜索能力.

简介：摘要：根据对现实问题的分析，提出了具有载重和体积约束的车辆路径问题的数学模型，通过对节约算法的总结分析，指出原算法的不足，然后提出一种新的改进节约算法，并用改进算法来解决具有载重和体积约束的车辆路径问题，取得了良好的效果。

简介：在传统神经网络的基础上,引入小波函数而构成的小波神经网络具有极强的函数映射能力,在图像压缩领域有着较多应用.为了进一步提高图像的压缩质量,引入了遗传算法对传统小波神经网络算法进行改进,在对小波基平移和伸缩参数系数进行寻优时,将其作为种群初始化,经过选择、交叉和变异,获得最佳染色体,最后将最佳染色体转化成对应的权值、伸缩系数和平移系数从而进行小波神经网络映射.实验结果表明,改进后的小波神经网络图像压缩方法相较传统小波神经网络法,均方误差分别降低了14.8%和16.7%,图像信噪比分别提高了9.15%和7.11%,图像压缩质量有了较大提高.

简介：如何选取训练样本使得SVM达到更好的效果是机器学习中的一个难题。本文提出一种改进AP聚类算法，通过二分法不断扫描偏向参数P空间，得到最优的偏向参数P，以期得到更准确的聚类效果，从而选取更高质量的训练样本，使SVM达到更好的分类效果。实验结果显示与传统的SVM及AP—SVM分类器相比，本文的BAP—SVM能够得到更高质量的训练样本，从而得到更好的分类效果。

简介：作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题，本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上，将遗传算法和禁忌搜索法相结合，提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法，并用实例对该算法进行了仿真研究．结果表明，该算法有很好的收敛精度，是可行的，与传统的算法相比较，有明显的优越性．