基于RLS算法的自适应逆控制系统的研究

提出了一种基于RLS算法的自适应逆控制系统,并对最小相位对象和非最小相位对象分别用此系统建模,进行仿真研究.仿真结果表明,基于RLS算法的自适应逆控制系统的收敛速度快,抗干扰性能好,而且得到的稳态误差较小.     

车载电子稳像算法的研究

稳像算法的研究对实现电子稳像有重要的作用.介绍了车载电子稳像技术的基本概念、原理以及常 用的典型算法,给出了一种典型的电子稳像系统,结合车载摄像系统成像的特点,选用投影法作为车载电子稳像的算法,并用该算法对实拍的车载摄像系统所获取的图像序列进行稳像实验,实验证明了该算法用于车载电子稳像的可行性及有效性.     

基于遗传算法的观察所优化配置

文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

自适应语音回波抵消器的实现

本文详细地介绍了在对回波抵消自适应梯度算法进行计算机模拟的基础上,用 TMS32010实现的语音回波抵消器,说明了在保密机和卫星通信系统中应用情况并给出测量出性能结果。     

随机测定算法

本文研究计算机网的广播信道中测定算法结合使用随机预测树形算法的问题,并提出了一种高效算法。文章还应用随机过程理论推导了这种算法的有关分布和定理。业已证明,该算法是稳定的,并且有极高的吞吐率和良好的时延特性。仿真实验结果证实了理论上的结论。     

A genetic algorithm with neighborhood search for the resource‐constrained project scheduling problem

The resource‐constrained project scheduling problem (RCPSP) consists of a set of non‐preemptive activities that follow precedence relationship and consume resources. Under the limited amount of the resources, the objective of RCPSP is to find a schedule of the activities to minimize the project makespan. This article presents a new genetic algorithm (GA) by incorporating a local search strategy in GA operators. The local search strategy improves the efficiency of searching the solution space while keeping the randomness of the GA approach. Extensive numerical experiments show that the proposed GA with neighborhood search works well regarding solution quality and computational time compared with existing algorithms in the RCPSP literature, especially for the instances with a large number of activities. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。