简介：针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题，提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此，本文使用遗传算法对多核权值系数寻优，设计多核支持向量机故障诊断系统，此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证，验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比，结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。

简介：最小二乘参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小二乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图，然后针对文章的算法分别阐述了服从N（0，1）正态分布自相关随机噪声v（k）的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法，详细说明了本系统各个环节的C语言实现，并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出，试验数据符合试验要求，系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法的效果令人满意。

简介：针对基于时间感知的测试用例优先排序问题,提出了整数线性规划与遗传算法相结合的混合求解算法.首先,基于整数线性规划,选择待测程序实体的覆盖量最大且满足时间约束的测试用例集;然后,根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖速率作为适应度函数,利用遗传算法对测试用例集进行排序.选择5个经典的基准开源项目进行实验,以分支和方法作为程序实体,时间约束分别为25％和75％．实验结果表明,混合算法收敛速度快、稳定性好,优于传统整数线性规划方法．该算法有助于尽早发现软件缺陷,降低回归测试成本.

简介：由于普通多关系半连接优化算法,分布式数据库系统的缓冲区不能作为查询的中间结果的最后装配站点,提出了改进普通多关系半连接的数据库查询优化算法,实验结果表明改进的多关系半连接的查询优化算法明显地减少了中间结果数据量,有效地降低了网络通信总代价。

简介：为了提高图像插值的恢复效果，提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法．该迭代算法的外层用于约束图像观测数据，内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数．引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构，对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果．此外，在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛．数值实验结果表明，所提出的算法可以有效地恢复图像，在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法．

简介：为提高运动目标检测的可靠性，提出了一种自适应的基于混合高斯模型的运动目标检测算法．该算法利用混合高斯分布对每个背景像素建模，高斯分布的个数不是固定不变的，而是随着像素值的混乱程度自适应变化．差分图像的像素按大小被分为2部分，然后对这2部分分别进行自适应阈值化分割，得到前景图像．利用基于形态学重构的阴影消除方法来改善前景图像分割的性能．不同实际场景的实验结果表明该算法能够快速准确地建立背景模型，且具有更强的鲁棒性．

简介：预测控制是近年发展起来的一类新型计算机控制算法.本文应用GPC(广义预测控制)算法实现对一阶惯性加纯滞后对象的控制.被控对象数学模型的参数采用递推最小二乘方法辨识得到.仿真结果证明了该算法的可行性.

简介：为了提高图像插值的恢复效果,提出了一种基于图结构正则化稀疏表示的双层伯格曼迭代算法.该迭代算法的外层用于约束图像观测数据,内层用于更新图像块的学习字典和稀疏表示系数.引入的图结构正则化稀疏表示约束可以有效地自适应图像块的局部结构,对于严重受损的情形也能得到精确的恢复结果.此外,在内层迭代中改进的稀疏表示和简洁的字典更新策略使算法能快速地趋于收敛.数值实验结果表明,所提出的算法可以有效地恢复图像,在主观视觉效果和客观量化标准上要优于目前已有的算法.更多还原

简介：提出了解相关同步CDMA系统一种联合波达方向(DOA)估计与相位标定算法.通过解相关处理可消除分离出的所有干扰信号,使目标用户的DOA可独立地进行估计.文中着重研究了阵列传感器相位存在误差时的估计情况.仿真结果表明可实现精确的相位标定及解藕信号的高分辨DOA估计.

简介：比较三种成本计算法看制造成本法的优缺点金式容存在三种成本计算法：完全成本法、制造成本法、变动成本法。新的财会制度把过去采用的完全成本法改成了用制造成本法来计算产品成本。变动成本法也是国际上普遍用于经营决策时的成本计算法。这三种方法各有其特点。本文旨在...

简介：为求解最小化最大延误无等待流水车间调度问题,提出了3个基于任务块交换的邻域,其中块交换邻域的规模为O（n4）,块对换和简化块交换邻域的规模为O（n3）.所提邻域的规模均大于现有邻域,因此可提高局部搜索算法的解质量.给出了3个邻域的加速性质,使一个相邻解的评估时间为常量,邻域的评估时间与其规模成正比.同基于支配规则的加速方法相比,所提出的加速性质适用于任何机器数.在禁忌搜索中比较了3个邻域,以及块对换和简化块交换邻域的并集.标准实例集上的计算结果表明：3个基于O（n3）邻域的禁忌搜索算法均好于现有算法;在所有的测试算法中,采用邻域并集的禁忌搜索算法的性能最好.

简介：为了减少MAP算法的复杂度,可以采用减状态或减搜索技术.本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法,它是一种次最佳的Lee算法.该算法称为软输出M算法(SO-M-算法),它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略.计算机仿真结果表明,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷.

简介：通过合理构造优化目标函数,将混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模转换为一个基于多维参数空间的优化问题,并利用提出的群智能优化算法对其进行寻优求解。该算法通过引入两次差分进化操作和对个体历史最佳位置与种群历史最佳位置进行实时动态更新机制,有效均衡了算法的全局探索与局部开发能力。利用6个基准测试函数检验了算法的优化性能,实验结果表明:该方法具有全局寻优能力强、稳定性好、收敛速度快、搜索精度高等优点。以Lorenz混沌系统为例,研究了混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模,理论分析和仿真实验说明了该方法的可行性和有效性。

简介：提出了一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法,在道路图像感兴趣区域内进行数学形态学颗粒分析和骨架化,获取车道中心线,再进行车道边缘点筛选与投票,通过统计搜索的方式检测出车道线。实验采用数字信号处理芯片DSP为图像处理硬件开发平台,在软件系统CCS下调试程序。实验结果表明,该算法在车道偏离预警系统中运行具有较好的车道线检测效果,在复杂行驶环境下能正常运行,鲁棒性能较好。

简介：将数据挖掘中的C4．5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中，有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系，对促进学校进行教学改革，指导学生提高自身素质和知识结构，从而最大程度的提高毕业生的就业率。

简介：为了在ad-hoc移动朵云中高效率地解决任务分配这一核心问题,提出了一种基于启发式算法的任务分配算法.粒子群优化和模拟退火优化的任务分配算法(PSO-SA)将任务之间的依赖关系转化为有向无环图(DAG)模型,其中各个节点上的数值表示任务产生的负载,DAG的各个边的数值表示传输产生的负载.为了模拟ad-hoc移动朵云的任务分配环境,建立了数学模型来描述各个子任务之间的依赖关系并定义各个子任务的卸载成本.PSO-SA用于任务分配决策并最小化所有移动设备的成本,能耗和时间延迟同时作为卸载成本.PSO-SA结合了粒子群优化和模拟退火优化的优势,通过以一定概率选取最优解的方式,避免算法过早落入局部最优解,同时保证算法收敛速度.仿真结果表明,与其他现有算法相比,PSO-SA算法产生的卸载成本较低并且其结果可以非常接近最优解.

简介：针对多目标无约束0—1二次规划问题，提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架，能够获得分布均匀的非占优解；同时，采用一种简单、有效的禁忌搜索，能够利用更多问题相关的信息，获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题，并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。