一种改进型恒模自适应盲均衡算法

在存在多径衰落和加性高斯噪声的信道中.码间干扰是影响接收性能的主要问题.CMA算法一般被用来解决正交幅度调制(QAM)信号通过具有加性高斯白噪声的多径信道后的相位偏移和码间干扰问题.文章分析了CMA算法纠正码间干扰的性能和剩余误差,并提出了一种改进型恒模算法(MCMA).     

一种雷达信号自适应盲分离算法

本文提出了一种将自适应神经网络盲源分离模型用于雷达信号的分离算法,考虑雷达信号应包括回波信号和干扰信号等,并将噪声信号视为高斯白噪声,遵循盲源分离的理论基础,假设各信号之间与噪声之间为相互独立,利用自适应不完整自然梯度法实现雷达信号的有效分离。新算法解决了传统滤波理论分离雷达信号繁琐和复杂的问题,也为自适应神经网络分离系统能够应用于更广泛的领域提出了较为客观的指导。     

一种INSS动态反馈负载均衡算法

负载均衡策略是智能网络存储系统(INSS)的关键性技术之一。本文介绍了智能网络存储系统的存储结构,提出了一种新的负载均衡算法。该算法采用周期动态反馈原理,以节点的最小化负载方差为目标,动态调整节点分配权值,最后引入随机概率的转发模式。在实验室搭建的系统平台上,对该算法以及WRR和WLC两种负载均衡算法进行了对比测试,试验结果表明该算法性能更优。     

一种不需要正交化的盲多波束形成算法

文章在多目标最小恒模算法的基础上,为了降低运算的负担和系统的复杂度,给出了一种非正交化的多目标自适应盲多波束形成算法。仿真表明该算法能快速收敛到不同的目标信号,解决了盲多波束系统中对同一目标的重复收敛问题;     

一种基于小波尺度相关性的自适应阈值去噪算法

针对图像去噪时造成的边缘模糊和细节损失问题,结合小波尺度相关性理论和经典的阈值去噪方法,提出了一种新的图像去噪算法,该算法利用不同尺度上小波系数间的相关性,对原图像和噪声对应的小波系数进行最大程度的区分,对前者予以保留,对后者则结合闽值去噪方法和该小波系数是原图像的置信程度进行处理。实验结果表明,该算法在达到很好的图像去噪的同时,能很好地保留图像的边缘和细节信息。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

自适应协方差矩阵进化策略算法

自适应协方差矩阵进化策略（CMA—ES）算法是Nikolaus Hansen等人提出的一种新的进化算法。通过模拟自然界生物进化过程,达到寻优目的。多个测试函数结果表明,该算法具有全局性能好、寻优效率高的特点,为解决高计算代价复杂工程优化问题的求解提供了新的途径。     

一种针对QKD系统的改进型LDPC译码算法

Gallager于1962年提出低密度奇偶校验码( Low Density Parity Check Code,LDPC),后来被广泛使用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频等领域。性能优异是其一大特点,近年在量子密钥分发( Quantum Key Distribution,QKD)领域中也可见到其身影。译码复杂度极高,也是其另一大特点。本文结合QKD系统特点,提出一种改进型LDPC译码算法,可有效降低约1/3的译码复杂度。     

求解动车组交路计划的改进型蚁群算法

基于给定成对列车运行图,建立了求解动车组交路计划的多目标整数规划模型。针对动车组交路计划由若干条闭环回路构成的特点,通过对解的构造、路径选择与回路生成、信息素更新等算法要素进行改进,设计了求解模型的改进型蚁群算法。以武广客运专线实际列车运行图数据为例进行计算的结果表明,该算法可有效求解动车组交路计划。     

一种改进的物流配送车辆调度启发式算法

针对物流配送中的车辆调度问题,提出了一种改进的启发式算法。该算法基于sweep算法和用于解决旅行商问题(TSP)的Cheapest Insertion算法,是一种二阶段算法。这种启发式算法首先使用sweep算法将所有顾客分派给运输车辆,然后对每辆车按照TSP的解决方法解决该车上的TSP问题。本算法比较有效的解决了有时间窗的车辆调度问题,可以用来构造某些业启发式算法的初始解。     

一种基于贪心EM的改进预测算法

本文主要研究了Motif预测算法,在贪心EM预测算法基础上进行分析优化,并形成新的预测方法。工作重点是在参数的初始化,对参数模型的重新划分并引入Kd-树的层次聚类的方法,建立新的PKG算法。预测结果表明,在预测较大数据集方面新算法有一定的优势,尤其是对同一物种的序列预测具有更强的搜索和分类能力,在没有影响时间复杂度的前提下显著的提高了搜索的效率。     

解决一种猜牌魔术的算法研究

描述了一种流行的猜牌魔术,分析其实现过程,然后提出解决该魔术的计算机算法,并用程序仿真实现,最后采用不同的方法解决该问题,对比分析两种方法的时间复杂度及其优劣性。     

一种新的快速BP神经网络算法

通过典型的BP算法与新算法的比较,得到了二者之间相互关系的初步结论.新算法的基本原理是任选一组自由权,通过解线性方程组求得隐层权,将选定的自由权与求得的权合在一起,就得到所需的学习权值.该算法不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题.     

一种基于DCT的自适应数字音频水印算法

本文提出了一种在数字音频信号中嵌入水印的算法。该算法嵌入的水印不再是传统的伪随机形式,而是一幅视觉可辨的二值图像。算法先将作为水印的二维图像降维成一维序列,然后对数字音频信号作分段离散余弦变换,最后在具体的水印嵌入过程中根据音频载体自身的特点动态调整水印嵌入强度,并在离散余弦变换域内通过修改数字音频信号的中频系数的方法实现水印的自适应嵌入。实验结果表明,该算法对重采样、重量化、有损压缩等攻击均具有很好的鲁棒性。     

个性化电子商务系统中的自适应过滤算法探究

电子商务的飞速发展在方便顾客的同时也带来了一个问题：产品过多致使顾客不能有效选择其所需产品。为满足顾客的个性化电子商务需求，文章提出一个新的基于向量空间模型的自适应过滤算法。该算法首先采用特征向量和伪反馈并借助训练算法来选取初始过滤轮廓和阈值，然后运用用户反馈通过过滤算法对轮廓和阈值进行修正。该算法具备两个优点：一是能够进行自我学习来提高精确度；二是过滤过程无需大量的初始文本。将其用于电子商务并进行测试，测试结果证明它是有效的。     

基于混合DE算法的改进海豚群算法

为了提高海豚群优化算法的优化能力,针对基本海豚群算法搜索阶段易陷入局部最优和早熟收敛的缺陷,将DE入算法,提出了一种改进的海豚群算法。算法通过DE的交叉和变异机制避免局部最优。测试结果表明,改进的算法在收敛速度和寻优精度方面有更好的表现。     

浅论一种新的检查算法

利用平均步长的方法，查找给定值的结点位置，使用C语言描述其算法，讨论了该算法的平均检索长度，与其他算法比较，得出了该算法的优劣结论。     

一种解决配送规划问题的改进节约算法

车辆优化调度问题（VSP）是物流配送中广泛存在的一类问题,VSP问题属于NP一困难问题。在描述了简单VSP模型的基础上,对启发式算法中的C-W节约算法进行改进,将AK算法的思想运用其中,使计算结果的优化程度明显提高。     

一种基于等效变换阵元间距的宽频段自适应波达方向算法

文章分析了宽频段自适应波达方向算法的基本原理和思路,提出了一种基于等效变换阵元间距的宽频段自适应波达方向算法,该方法在不改变均匀线阵物理拓扑结构的情况下,能够保证一定空间分辨率,同时有效避免波达方向估计角度模糊,最后通过计算机模拟仿真验证文中结论。