基于DSP的电视跟踪系统算法设计

研究基于ADSP21020高速DSP芯片构成的实时电视跟踪系统的图象采集。分割、跟踪定位和跟踪波门设计等算法,并给出算法实现的流程图。     

多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器正常运行的海量数据进行分析的基础上,构建变压器参数关联度评估方法。首先,为了对变压器运行参数进行参数分类定性,基于系统聚类的方法构建变压器参数样本分类流程算法,并设计了相应的流程图;然后,通过引入聚类以及主成分分析方法,建立基于聚类的主成分分析的变压器主要影响参数关联度评估模型;最后通过潼南电力局实际运行数据验证模型的可靠性和有效性,准确分析了变压器运行参数之间的定量关系,可以为变压器故障预测研究提供重要依据。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。     

遗传算法在动力学优化中的应用

根据动力学优化设计问题的特点,并利用复合形法对一般遗传算法进行了改进,在此基础上提出了一种新的动力学优化设计方法。数值分析结果表明,该方法结果正确,算法简洁。     

一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．