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921.
水下航行器精确导航在海洋利用和开发过程中发挥了重要作用。关于抑制水下导航误差随时间累积的问题,进行了详细阐述和分析:简述了惯性器件的发展历程;详细对比了各导航系统的优劣性,着重介绍了国内外重力辅助导航研究现状,分析了针对目前水下航行器高精度导航的需求,以及全球海洋重力基准图空间分辨率不足的科学难题;提出了通过GNSS-R测高星座获得高空间分辨率和高精度全球海洋重力基准图的思路及技术路线,以期提高水下重力辅助导航精度。 相似文献
922.
为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。 相似文献
923.
移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。 相似文献
924.
针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。 相似文献
925.
为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法。改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能。同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险。实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析。结果显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法。由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值。 相似文献
926.
针对脉冲串序列信号的目标定位任务,传统的单脉冲到达时间差定位方法由于测量单个脉冲的到达时间产生的误差可能偏大,而导致目标定位精度不能满足实际工程需求。现提出两种优化定位精度的方法,前者是针对在脉冲串未出现缺失的条件下,利用最小二乘法计算两个基站接收到的脉冲串到达时间差;后者是针对在脉冲串出现缺失的条件下,利用序列相似性原理对脉冲串到达时间差进行搜索,两者都能减小测量误差对整个定位系统的影响,提高整个系统的定位精度。 相似文献
930.
为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。 相似文献