一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法

提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化, 对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性.     

高分辨率SAR图像CFAR分割的改进方法

针对传统的基于韦布尔模型的恒虚警检测(CFAR)分割中误差大、精度低的缺点,提出了分割前对特定方向角样本进行垂直中值滤波、分割后采用区域生长滤波的改进方法.最后用区域间对比度和最终测量精度的分割评价准则,与传统CFAR分割和计数滤波的方法进行了比较.对运动和静止目标获取和识别(MSTAR)样本的实验结果表明,改进方法提高了分割精度,分割效果优于传统的CFAR分割方法.     

SP—502气相色谱仪性能考察

SP-502气相色谱仪是在SP-501基础上研制的新一代色谱仪。它用微机控制带有高灵敏度的热导检测器(TCD)、氢火焰离子化检测器(FID)、电子捕获检测器(ECD)、火焰光度检测器(FPD)和氮磷检测器(NPD),并配有裂解和五阶程序升温装置。我们对该仪器进行了较长时间的连续运转、性能测试和实际样品的测定。测试结果表明该仪器的设计技术指标达到国外同类仪器80年代初的水平。本文主要介绍氢火焰离子化检测器和火焰光度检测器的性能测试和应用考察,并用它的色谱微处理机进行数据处理实验。一、氢火焰离子化检测器的性能测试及应用 1.基线稳定性色谱操作条件,5％SE-30/Chromosorb W AW-DMCS 80—1000目,1.5m×3.0mm(I·D)玻璃柱。操作温度t柱=80℃,t汽=120℃,气体流量N_2(99.99％)     

一种改进的蛙跳算法的研究

蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.     

量子克隆遗传算法的多用户检测技术研究

针对现有的量子克隆遗传算法存在算法效率低、收敛速度较慢、易于陷入局部值等缺陷.文章通过引入量子交叉.加快算法收敛速度,使用自适应量子旋转门更新策略,加快最优解的搜索;采用量子灾变策略,避免早熟和进化停滞.由此给出了一种改进的量子克隆遗传算法(NQCGA).仿真结果表明:所提算法的多用户检测器的误码率、收敛速度、抗多址干...     

自适应粒子群算法在微波电路中应用

常规粒子群算法(SPSO)在优化过程中易陷入局部最优,本文分析了常规粒子群算法陷入局部最优的原因,提出采用一种自适应粒子群算法(APSO)避免陷入局部最优,改善算法的收敛性和精度。最后用自适应粒子群算法设计宽带阶梯阻抗变换器,结果表明,与常规粒子群算法相比,自适应粒子群算法全局速度快、成功率和精度也有显著提高。     

基于混沌搜索的LS-SVM预测算法

为利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来进行预测,首先要确定影响LS-SVM模型的两个主要参数γ和σ,针对该问题提出了采用混沌搜索算法来搜索该模型的最优参数组合。混沌搜索的运动轨迹具有遍历性,随机性,可以进行全局和局部寻优,利用该算法搜索最优参数来确定预测模型,然后将该预测模型用于预测实践。实验结果表明,该模型具有较精确的预测精度和适用性。     

三维坐标转换中一种公共点的选择方法

通过以转换点的拟合误差最小为目标函数求解转换参数,逐步剔除精度不高和分布不合理的公共点,使得转换参数相对于所有的转换点达到局部最优.最后通过模拟实例证明,该方法获取的转换参数与求得的转换点精度优于常规方法.     

一种改进的蜂群算法的研究

针对人工蜂群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,本文从种群初始化,引入自适应系数和位置更新等三个方面进行改进:(1)种群初始化,通过采用最小距离初始化人工蜂群,提高种群多样性;(2)自适应系数,通过加入随机干扰,在一定程度上可以避免算法陷入局部最优;(3)位置更新,提出了一种基于全局引导的位置更新想法,保证种群中的每一个个体既能获得自己的历史最优位置,还可以同时获得整个种群中的当前最优位置,提高了算法的收敛速度。采用4个经典测试函数结果说明本文算法相比基本人工蜂群算法提高了算法的整体性能,降低了算法运行时间,提高了效率。     

改进分区蚁群算法在Ad Hoc网络路由中的应用

本文针对当前Ad Hoc网络路由的特点,在Ad Hoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法.该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现"分而治之"的思想.实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势.     

水中VOC监测技术研究

通过研究水中VOC的国内外检测技术现状,分别对氢火焰检测器(FID)、热导检测器(TCD)、电子俘获检测器(ECD)、光离子化检测器(PID)、氩离子化检测器(AID)、氦离子化检测器(HID)、表面声波检测器(SAW)进行剖析,总结出目前在线监测仪器以氢火焰检测器、热导检测器和光离子化检测器为主。     

基于系统调用的计算机免疫系统中检测器的改进

检测器是计算机免疫系统中重要的组成部分,检测器的改进可以直接有放地提高免疲系统的性能和效率.本文研究了基于系统调用的计算机免疫系统中检测器的构造方法,通过改进循环序列的置换算法来处理嵌套循环序列,以提高检测器的准确度,并使用遗传算法优化了检测器规则库.     

火焰检测器在锅炉安全监控系统中的应用

分析探讨了锅炉安全监控系统在应用中火焰检测器安装位置,检测性能,合理调整炉膛压力动作参数,预防炉膛爆燃几个典型问题,并对安全运行提出建议。     

混合天牛须算法解决旅行商问题

文章针对天牛须算法(BAS)后期收敛速度慢、寻优精度低的缺点,提出了一种融入倒位变异的天牛须算法.文章基于基本的天牛须算法,将倒位变异融入到天牛须算法中,帮助算法跳出局部最优,并给出了该算法求解旅行商问题的详细执行过程.最后,为了验证新算法的有效性,使用标准TSP库中的实例对提出的算法的性能进行了实证评估.结果 表明文...     

基于遗传算法的TSP问题优化方法

针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。     

用改进的遗传算法实现语音特征矢量的矢量量化

矢量量化作为一种数据压缩技术在语音识别中占有重要的地位,传统的LBG算法收敛速度快,但易陷入局部最优;而传统的遗传算法虽能得到全局最优码本,但收敛速度慢.文章结合它们各自的优点,对遗传算法进行改进,得到一种改进的码本设计方法.实验结果表明,提出的算法性能优于传统的遗传算法,不仅收敛速度快,而且失真测度小.     

支持向量机径向基核参数优化研究

支持向量机在机器学习中表现良好。基于径向基(RBF)核的支持向量机的分类和回归性能受其核参数的影响。为了获得最优的分类和回归预测结果,选择合适的核参数设置对提高分类和回归预测的准确度非常重要。本文使用网格搜索算法、遗传算法、粒子群优化算法分别进行径向基(RBF)核参数寻优。对比实验表明,网格搜索算法具有一定优势。     

椭偏仪对α-Co纳米薄膜性能的研究

本文采用椭偏仪(SE)测量了不同厚度的Co纳米薄膜的椭偏参数(Ψ和Δ),结合薄膜的特性,建立最优的模型,获得了薄膜的厚度及光学性能。XRD结果表明:纳米薄膜为六方密堆结构α-Co。     

局部放电三种检测方法的波形比对研究

全封闭组合电器(GIS)由于其占有面积小,运行稳定可靠,不受外界环境的影响,维护工作量小的优点,在当前电网改造与建设中得到广泛应用。局部放电(PD)是反映GIS绝缘性能的重要参数之一,它是GIS绝缘劣化的征兆和表现形式,又是绝缘进一步劣化的原因。所以,检测GIS局部放电能发现其内部早期的绝缘缺陷,以便采取措施,避免其发展。     

自适应粒子群算法在水库优化调度中的应用研究

针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。