一种改进的BP算法

ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ）,自适应调整学习率,提高了运算速度,减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较,仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。     

多边形障碍环境中避障路径的遗传算法

研究了平面障碍环境中避障的遗传算法,重点介绍了障碍环境的模型构造和用遗传算法求解该模型的方法设计.采用了与已有遗传算法不同的染色体编码方式和不同的遗传算子设计,在初始群体产生时尽量避免了引入无效基因,提高了染色体进化的效率,使得该算法具有很好的寻优能力,实验结果也表明了该算法的有效性.     

基于遗传算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络路由算法面临着节省能量、延长网络寿命、提高可靠性等方面的挑战。提出了一种基于遗传的无线传感器网络路由算法。对算法中的算子编码、适应度函数设计、编码方式及参数选取进行了细致研究。仿真结果表明,本算法减少了能耗、延长了网络生存时间并提高了网络的可靠性。     

基于信息熵的多属性群决策通指装备效能评估算法

基于通指装备效能评价指标的多样性和描述语言的模糊性,首先将对通指装备评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于信息熵排序的模糊多属性群决策算法,实现对通指装备的综合评价．最后,通过通指装备效能评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性．     

多传感器多目标信号融合算法

多传感器信号融合是数据融合的一个重要方面,ＣｈａｉｒＺ．和ＶａｒｓｈｎｅｙＰ．Ｋ．在这个领域进行了深入研究,提出了基于贝叶斯推理的最佳融合规则,但该推理不能用于多目标的信号判定。推导了用于多目标信号融合的多传感器融合算法,该算法运用假设检验理论,充分考虑了位置数据互联的正确性和目标信号的历史信息,得出了一个可以递推计算的判定准则     

地域通信网节点重要性评价方法

为了更全面、更客观地评价地域通信网节点的重要性,提出了综合考虑节点边权值和节点地位双重因素的评价方法,该方法既刻画了节点间的作用细节,又反映出节点在网络中的位置和节点间连接紧密程度,克服了以往无权网络中评价节点重要性存在的不足。最后,通过实例验证了该方法的有效性和全面性。     

夜间通风量对相变轻质房间室内热环境的影响

运用EnergyPlus软件,对含相变材料层轻质房间的室内热环境进行了模拟,分析了墙体结构、通风量等因素对相变材料轻质墙体的蓄、放热性能和室内热环境的影响。模拟结果表明:相变材料应用于轻质房间,能显著增强围护结构的热惰性,提高室内的热舒适性;同时采取夜间通风技术,可以有效地将白天蓄积的热量散至室外。相变材料布置在围护结构内侧时,室内环境的热舒适性比布置在外侧时更好。从自然通风的角度,相变材料布置于围护结构内侧时,选取换气数2.5次/h作为优化结果;相变材料布置于围护结构外侧时,选取换气数4.0次/h作为优化结果。     

排课中合班问题的探讨

基于排课的实际需要,分析了合班对排课的影响,结合遗传算法在排课中的应用,建立了针对班级上课时间分布均匀性以及课程上课时间分布均匀性的适配值函数.在对课程表进行编码后,把合班问题的解决方案应用于排课算法,使用合班信息与课表编码信息的双表操作,从而能在遗传基因中判断出非法个体,并能进行合理化调整.算例结果表明本算法能有效解决排课中的合班问题.     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。