无线传感器网络下的最优粒子滤波目标跟踪算法研究

在不确定噪声类型的非线性无线传感器网络环境下,采用分布式代价参考粒子滤波算法对移动目标进行跟踪。针对出现的概率密度函数方差不收敛的问题,结合最优控制思想,提出算法的改进。分析自适应函数中方差更新的特点,将修正系数γ替换步长k,以最接近真实轨迹为依据,选取最佳粒子;建立非高斯噪声的目标运动模型,利用仿真工具比较改进前后算法得出的多步数状态估计值方差,验证可行性,并给出修正系数γ的最佳取值范围。     

基于福克-普朗克方程与析取克里金模型的柔性针路径预测（英文）

为提高柔性针穿刺软组织的精度并充分考虑软组织的非线性和各向异性,提出了一种基于福克-普朗克方程和析取克里金模型的柔性针路径预测方法.首先,将随机微分方程演化为加入高斯随机噪声的福克-普朗克方程,优化含有位置和方向的柔性针概率密度函数.其次,由概率密度函数求得柔性针运动的均值和协方差,结合概率路径算法规划穿刺路径.然后,将普通克里金方法中的权重系数推广为非线性函数,由埃尔米特展开式计算析取克里金优化模型的非线性参数值.最后,对不同路径规划模拟图进行仿真试验分析.结果表明,在非线性的软组织环境下,该运动学模型能够在柔性针穿刺误差远小于2 mm的临床要求下规划出最优穿刺路径.通过对概率密度算法和析取克里金算法推导的均值、协方差参数的数据分析处理可有效地优化路径预测模型,有助于提高柔性针穿刺软组织的命中靶向率.     

非线性凸半定规划的割平面算法

先把一般的非线性凸半定规划转化成目标函数是线性函数的非线性凸半定规划,然后用割平面算法求解转化后的半定规划．最后证明了割平面算法的收敛性．     

基于Parzen窗技术和信息熵的图像分割阈值选取新方法PWET

传统的阈值选取方法是以图像的灰度直方图做为像素灰度值的概率密度函数的近似估计,然后利用此密度函数来构造目标函数,通过在灰度值中搜索使目标函数最大化(最小化)的灰度值做为最优全局阈值,从而实现图像的分割.为了克服以直方图(灰度值出现的频率)替代灰度值的概率分布不够准确的缺陷,提出了一种基于parzen窗技术和信息熵的阅值选取新方法PWET.该方法以图像的像素坐标集为样本空间,利用parzen窗技术估计图像灰度值的空间概率分布,再结合信息熵来构造新的目标函数,通过在灰度值范围内搜索使目标函数最大的灰度值作为最优全局阈值.通过将PWET方法和传统的KSW熵方法进行比较实验,结果表明PWET方法对图像分割更有效.     

思维进化算法在BP神经网络拟合非线性函数中的应用研究

直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间.     

亚、超高斯信号后非线性混合盲分离的一种块自适应算法

本文研究了后非线性混合信号的盲分离 .后非线性混合信号是由线性混合的每一路信号分别经过一个非线性畸变产生的 .因此分离这种信号需要在适用于线性混合的线性分离结构前放置一个用于补偿非线性畸变的非线性校正部分 .本文用一种最大似然方法推导了一般后非线性分离结构的学习公式 .在前人一些工作的基础上 ,提出了一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法 .该算法用多层感知器对分离结构的非线性校正部分进行建模 ,迭代过程中根据一稳定性条件在分别适用于亚、超高斯信号的概率模型间进行切换并以块自适应方式工作 .通过对模拟信号及实际信号 (图像和语音 )的实验证明了该算法的有效性 .     

求解非线性指派问题的回溯算法

对于目标函数为非线性函数的指派问题,提出一种使用回溯法,利用最大值函数的性质,并结合随机策略和标记已选元素的方法,获得问题所有解的算法.实验表明该算法具有一定的应用价值.     

用于通信信号非线性时域滤波的量子随机滤波器

针对通信信号的非线性时域滤波问题,研究了量子随机滤波器的原理和性能.将神经网络与非线性Schroedinger方程相结合,把方程的解作为信号时变的概率密度函数,进而实现滤波功能.研究发现,通过调整势场权系数的取值,可使滤波器具有明显不同的性能.根据此性质,构造了一种新的滤波算法,该算法可使滤波器在信号波形估计的非线性失真程度与它的抗噪能力之间进行折衷,这将大大推广量子随机滤波器的应用,例如,用于通信信号处理.仿真结果表明了量子随机滤波器的优越性能.     

数学在非线性研究中的应用

非线性体作为一种连续介质拥有着与线性体截然不同的性质,对它的研究不能用简单的函数来处理大量变化的数据.本文以橡胶为例,通过数学方法分析非线性体的压缩性能,以探究数学在非线性研究中的应用.     

基于自适应IMM的足球直接任意球运行轨迹预测模型

针对传统轨迹预测模型由于对目标运行状态响应迟缓导致轨迹偏移较大,预测结果不准确的问题,提出基于自适应IMM的足球直接任意球运行轨迹预测模型.通过分析足球直接任意球特点,确定运行参数,以参数作为输入,获取不同时刻的足球直接任意球运行状态估计值,利用自适应IMM算法计算目标状态估计值的概率密度函数,得到目标的预测概率,依据...