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摘要:社团划分有助于了解网络结构、分析网络特性。大多数传统的社团划分方法只关注于网络的局部信息,通过优化特定的目标函数进行社团的划分,但是这种方法往往只针对特定的网络有效,不具有普遍性。因此,论文提出了一种综合考虑网络局部信息和全局信息的算法,该算法不需要任何的关于社团的先验知识,同时在选择不同初始节点的情况下,社团及其划分结果都具有鲁棒性。通过用一些真实网络评估算法的性能,结果表明,论文算法能高效地划分复杂网络中的社团结构。
摘要:为了使粒子群算法(PSO)在求解旅行商问题(TSP)时能在收敛速度和求解精度两方面都得到提升,提出一种改进的混合粒子群算法(IHPSO)。在现有的混合粒子群算法的基础上,采用贪婪交叉算子来提高收敛速度,同时利用混沌运动的特性,在种群中引入一个独立的混沌粒子。该粒子并不是用来在解空间里寻找最优解,而是用于与其它粒子进行贪婪交叉,使其它粒子的搜寻范围得以扩大,从而提高求解精度。利用Matlab在TSPLIB中的数据集上进行实验,结果显示该算法在收敛速度和求解精度两方面均有明显提高。
摘要:针对四旋翼欠驱动系统运行中存在的非线性和强耦合性,提出了基于ARX模型组的自适应LQR控制器的设计方法。该法首先对飞行状态进行区间分化,在每个区间构建并辨识局部ARX模型,得到了系统全局的ARX模型组。然后,基于ARX模型组设计了具有自适应功能的LQR控制器。通过实时控制结果验证了该方法的有效性和可行性。
摘要:受天气、地形等复杂因素的影响,水文数据中通常存在不少异常值,对分析决策有着重要影响。论文提出了基于ARIMA-SVR的水文时间序列异常检测算法,在水文数据中表现出良好的检测性能和适应性。首先使用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型对水文时间序列的线性自相关部分进行预测,再使用支持向量回归(SVR)模型预测非线性部分,将预测结果相加并得到置信度为α的置信区间,其中实际值不在置信区间内的判定为异常值,最后以滁河流域六合测站点的实测数据进行验证。实验表明,该文算法在特异度与灵敏度均保持较高水平下,还能准确地检测出水文时间序列中的异常值。
摘要:针对传统Erlang排队模型的局限性等问题,建立了空竭服务多重休假的GI/Gemo/C/∞可修排队模型。该模型对Erlang-A排队模型进行改进,将Erlang-A排队模型服务时间分布推广为几何分布,并加入了休假、可修性质,分析了空竭服务多重休假的GI/Gemo/C/∞可修排队系统中稳态队长的随机分解,得到模型的平稳分布及相关性能指标。结合数值例子和计算机仿真,得出一些排队性能指标之间的关系,验证了该模型是一个行之有效的排队模型,具有实际应用价值。
摘要:针对RSSI测距技术在定位节点位置精度较低问题进行研究,提出了改进的加权质心定位算法。首先通过RS-SI测距,结合四面体模型,利用传统加权质心定位算法计算多个节点估计位置,再用优化权值对多个估计位置进行加权质心求解,最后确定节点位置。仿真结果表明与传统加权质心算法相比,所给算法的定位精度提高了5.89%。
摘要:为提升流媒体集群节点负载反馈的及时性以及大量并发请求的处理效率问题,提出一种基于动态反馈的改进算法。该方法通过集群节点任务数变化量来动态修改反馈周期,同时根据其负载状况进行分类,以提高集群的负载均衡效果。实验表明,该算法能有效解决大量并发请求导致的集群负载倾斜问题,能够改善流媒体集群的负载均衡效果。
摘要:介绍了BCH码传统查找表算法与改进查找表算法,以(15,5,7)BCH码为例,对比研究了这两种算法对纠三错BCH码的译码性能,并对改进算法进行了FPGA设计。研究结果表明:改进算法的资源消耗更低,译码速度更快;译码器的实现方案简单、资源消耗小、译码迅速,易于实现。
摘要:Otsu法是图像阈值化分割算法中经典的算法之一,在图像处理中有广泛的应用。为了提高阈值分割算法质量,精确选取最佳阈值,使图像分割达到最佳效果,提出了基于局部活动特征矩阵的图像特征,生成局部的新颖的图像阈值技术。所提出的技术通过在不同的真实图像中进行广泛的实验验证。与阈值分割算法相比较,该方法在选取阈值上更加准确,图像分割效果较之前更加清晰。
摘要:算法是计算机科学的灵魂,算法时间复杂度分析在算法学科中的地位举足轻重,对于算法设计、算法分析与优化乃至实际工程计算都起着巨大的推动作用。该文通过数学分析得到随机化快速选择算法的平均时间复杂度理论紧上界,并进一步通过实验验证该理论。最后对研究工作进行总结归纳,得出了一些有意义的结论,为相关的工程计算和应用研究提供了一定的理论支撑作用。
摘要:针对大规模网络频繁告警造成的短信网关压力和核心报警延迟甚至遗漏的问题,论文改进了Apriori算法用于告警合并,以适应运维场景的实际情况,并且实现了时序关联关系数据挖掘装置。该装置通过历史告警数据抓取、模型训练和数据验证测试三个步骤完成对告警数据的合并。与传统Apriori算法不同的是,针对时序告警序列规则一对一串行的特点,该优化算法省去了迭代过程并提出了一种新的置信度计算方式,解决了频繁告警项引起的置信度计算失真的问题,提高了关联规则的可信度。实验结果表明,该装置有效合并了告警信息,减轻了短信网关的压力,为海量告警信息故障的根因定位起到了积极的作用。
摘要:基于对化工突发事件信息管理的要求,为了有效地抽取化工突发事件的某些特定信息并应用于化工突发事件管理,提出了基于多算法融合的方法即规则模式及机器学习相结合的方法来抽取化工突发事件信息。首先为了抽取化工突发事件的某些相关信息,根据所抽取信息的不同制定了一系列不同的抽取规则,然后通过一系列的反馈,利用机器学习算法即关键字提取算法以及依存句法分析算法相融合的方法来进行抽取规则的添加修改,从而优化了化工突发事件抽取算法。最后通过大量有效性的实验表明,该信息抽取方法有较高的准确率,抽取的结果较为理想。
摘要:针对粒子群算法收敛速度差、局部寻优能力弱的缺点,利用市区地图数据通过数学公式推导得到算法环境模型,结合A*算法思想,初始化具有启发信息的粒子群体,提出一种求解市区最优路径的新型启发式PSO算法。该算法考虑时间约束、运动约束、距离约束等,采用新的启发函数和非线性动态调整算法惯性权重,在路径长度的基础上引入平滑度概念,寻找最优路径。与已有算法相比,实验结果表明,所提出的模型及改进算法能有效搜索最优路径,降低运行时间,提高算法收敛速度和搜索能力。
摘要:针对导弹末制导雷达动态精度试验数据为非平稳随机时间序列,传统统计学数据处理方法适用程度有限这一情况,提出了一种基于分段平稳随机过程的数据处理方法。充分研究了分段平稳随机信号的特点和分段原则,设计了基于该理论的数据处理策略和步骤,按照该策略对典型应用态势下的末制导雷达方位跟踪精度试验数据进行了处理和统计推断。应用表明,该方法有助于提高精度类试验数据处理的有效性,可为其它类似研究提供方法借鉴。
摘要:针对海战场用频设备无线通信频率分配问题,提出了一种基于蚁群算法的分布式频率分配方法。首先分析海战场用频设备用频需求的差异,将分配问题转化为多个频率分配子问题的合集,建立干扰装备数量最少的频率分配模型,并将蚁群算法应用到频率分配之中。通过仿真实验得到使用分布式蚁群算法频率分配结果,仿真结果显示该方法对于解决海战场动态频率分配问题具有更高的效率。
摘要:针对传统的混合高斯模型提取到的运动目标含有大量空洞,易将背景显露区域检测为前景,容易受到光照突变的影响等问题,提出一种结合五帧差分法和混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。基于改进帧差法得到的五帧差分法与传统三帧差分法相比,前者能得到拥有更少内部空洞的前景图像并同时通过混合高斯模型将图像分为背景区域、背景显露区域和运动目标区域。赋予背景显露区域较大的更新率,从而解决背景显露区域容易被检测为运动目标的问题。接下来,在前景目标分割阶段,只将权重大于平均权值的分布用于前景分割,能够进一步减少运动目标内部空洞。实验结果表明,改进后的算法能够减少背景区域的噪声并能提取完整的运动目标。
摘要:微电网作为分布式电源并网的新型技术不可避免地受到并网线路的电能损耗,该研究从微电网中的储能电源能量损耗最小为出发点,重点分析电源的电压损耗和功率损耗两个方面。通过光伏发电系统、风力发电系统、微型燃气轮机和储能蓄电池组搭建微电网结构,将不同发电系统并网线路分为是否带负载两种情况。利用传输电能线路的电压相位变化推导电压降低过程中的目标函数,并且结合负载有无功率损耗构造了能量优化约束条件。实验算例通过拉格朗日求解法结果表明,该研究提出的推导方式可以快速地计算出电源的电压和功率损耗最小值,且在函数驻点处给出了不同发电系统的各分支线路的复功率损耗。
摘要:为了使得高耗能的中央空调在大型建筑物内的使用更加节能环保,该研究以医院建筑物载体为例,将医院的中央空调优化控制分为采集、优化和控制三个阶段。利用AI/DI传感器对医院室内参数进行实时的搜集并转化为数据信号传输到优化系统中,并建立各空调设备费用开销与总能耗的目标函数,通过退火算法对样本测量值与预测值之间进行实时的偏差计算以调节最优设定值操作,最后将控制信号传输到DDC控制器中以完成对各空调设备的优化控制。经过实验测试的结果表明:优化后的医院中央空调可节省能耗最大值为86kW,节能率为16.24%,2h内的平均节能率为9.12%,可有效地减少电能的开销。