基于LMS算法的自适应干扰消除

介绍了自适应干扰消除的原理和基于LMS的自适应滤波算法,并分析了干扰抵消的频域块LMS算法,给出了算法的数学推导与模型。在宽带干扰,单音余弦干扰和线性调频干扰的条件下,利用Matlab软件进行了算法性能仿真,结果表明LMS算法可以有效地消除上述三种干扰,提高信号传输的质量。     

一种改进的无线传感器网络DV-HOP定位算法

为了解决DV-HOP算法在节点随机部署环境下定位误差较大的缺点,提出一种基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP。该算法通过理想跳数与实际跳数的差值修正平均跳距,结合多通信半径使跳数小数化,利用基于跳数加权的双曲线算法估算未知节点坐标。仿真结果表明,在相同条件设置下,RWHDV-HOP算法定位精度比传统DV-HOP算法提高了25%,比RWDV-HOP算法提高了10%。因此,基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP在节点随机部署环境下能够较大程度上提高节点定位精度。     

基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法的结构区间多目标优化

研究目的：为改善实际工程结构在不确定性条件下的多性能指标,提供一种高效的区间多目标优化方法。创新要点：建立一个目标和约束均为区间不确定性参数函数的区间约束多目标优化模型,提出并实现基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法（NSGA-II）的区间多目标优化算法。研究方法：首先,利用区间序关系将每个区间目标转换为同时优化其中点和半径的确定性双目标,利用区间可能度法将区间约束转换为确定性约束,并在此基础上,利用加权法和罚函数法将每个区间目标的约束优化问题转换为相应的无约束优化问题;然后,利用拉丁超立方实验设计和有限元分析构建预测各待优化结构性能指标值的径向基函数;最后,将径向基函数、区间分析法与NSGA-II相结合,快速求出转换后确定性无约束多目标优化问题的所有Pareto最优解,并通过考虑材料不确定性的高速压力机滑块机构设计实例验证该方法的有效性。重要结论：目标和约束均为不确定性参数函数的区间多目标优化模型能有效反映实际工程中同时改善结构多性能指标的需求。基于径向基函数、区间分析和NSGA-II相结合的区间多目标优化算法将传统区间优化模型求解中的嵌套优化过程简化为单层遗传优化过程,大大提高了求解效率,并可获得多目标优化问题的所有Pareto最优解。     

Debiaser for Multiple Variables to enhance fairness in classification tasks

Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines.     

Bézier曲线的升阶及程序实现

基于Bézier曲线的升阶算法,探讨了程序开发的关键技术,并在Visual C++6.0环境下开发Bézier曲线的升阶程序,曲线升阶在界面中可动态实现.     

基于改进蚁群算法的维吾尔文字图像分割

针对传统蚁群算法在维吾尔文字图像分割时容易产生缺陷和干扰的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法首先利用区域蚁群通过聚类中心对图像进行初步搜索和分割;然后再引入边界蚁群通过不同的路径选择信息素和策略更新手法来对图像进行边界补偿搜索;最后利用两种蚁群分别采用不同的路径选择信息素和筻略更新,共同实现对维吾尔文字图像精确分割的目标。实验结果表明,该算法准确分割出维吾尔文字区域,提高了其识别精度。     

Multiple Faults Simultaneous Diagnosis Based on Ellipsoidal Unit Networks for Rotating Machine

ＭｕｌｔｉｐｌｅＦａｕｌｔｓＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＤｉａｇｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＥｌｉｐｓｏｉｄａｌＵｎｉｔＮｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒＲｏｔａｔｉｎｇＭａｃｈｉｎｅＨｅＹｏｎｇｙｏｎｇ（何永勇）ＺｈｏｎｇＢｉｎｇｌｉｎ（钟秉林）ＨｕａｎｇＲｅｎ（黄...     

Huffman编码的另类算法

本文从Huffman树的“原始”构造及其编码算法出发,分析影响其算法性能的因素,介绍了Canonical Huffman编码．从提高算法性能的角度,利用Canonical Huffman编码规则改进“原始”算法,并提出新的算法及其实例．     

一种基于APF的点式移动机器人全局路径规划方法

提出一种基于人工势场法(APF)的点式移动机器人在静态环境的无碰撞路径规划方法。该方法采用三阶段过程：环境建模，可行方向搜索和路径生成，该方法的最大优点就是方向性强，计算量小。     

一种神经网络模型在混凝土配比设计中的应用

本文描述了人工神经网络的模型和算法，给出了BP神经网络模型和算法的相关变量的处理方法。用这种方法，对混凝土配合比试验数据进行分析预测，效果良好。说明BP神经网络模型可用于混凝土混合比强度预测中。