基于可分离替代函数算法的DOA估计方法

针对现有波达方向估计(Direction of Arrival, DOA)算法在低信噪比、多信源条件下估计精度不足、效率低等问题,提出了一种基于可分离替代函数算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法.首先对空域等角度均匀划分,构造出超完备冗余字典,建立信号多快拍数据在空域的稀疏表示模型,然后采用可分离替代函数算法思想解决稀疏重构问题,求解出信号在空域的稀疏系数矩阵,最后将稀疏矩阵中行向量的范数映射到空域网格上,得到DOA估计值.仿真实验表明:该方法在低信噪比、多信源条件下拥有比子空间类算法、贪婪类算法以及现有凸优化类估计算法更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性,与同类算法相比执行效率更高.

基于散列函数算法的智能物料搬运机器人优化设计

随着现代制造业的快速发展,物料搬运机器人在生产过程中面临许多问题,如路径规划、负载分配、避障与定位以及性能评价等,这些问题严重影响了机器人的工作效率和运行稳定性。为了解决这些问题,提出了基于散列函数算法的智能物料搬运机器人优化设计方法,以提高机器人的工作效率和运行稳定性,为实际生产过程提供有效的解决方案。通过实验验证了所提出方法的有效性和可行性,为智能物料搬运机器人的设计和应用提供了新的思路和方向。

广义纳什均衡问题的精确指数—对数罚函数算法

广义纳什均衡问题是纳什均衡问题的拓展形式,通过研究精确罚函数算法来解决广义纳什均衡问题,可以广泛应用于经济学、环境治理等领域,具有重要的实际意义。针对具有不等式约束的优化问题,提出一个精确指数—对数罚函数算法,并证明算法的全局收敛性。数值结果表明了新方法确实可行有效,并且在一定条件下具有优越性。

基于数学函数算法的皮革制品运输优化研究

文章利用数学函数算法对皮革制品运输配送过程进行模型描述;并基于增强学习算法基础,采用奖励函数和状态转移函数对皮革制品运输过程进行智能体强化学习,即通过不断迭代模型优化使配送路径在最短时间内成本降到最低,旨在为皮革企业制品运输优化模式提供思路。

扩展等相关峰综合鉴别函数算法研究

为改进等相关峰综合鉴别函数(ECPSDF)算法,提出了在其约束条件中利用空域构造样本(fi(x,y)-βm(x,y))取代训练样本fi(x,y),将平均训练样本m(x,y)引入到ECPSDF算法的约束条件中,得到了扩展ECPSDF算法(EECPS-DF)。在匹配滤波器设计过程中,针对目标图像、训练样本数和训练样本畸变量间隔,选择合适的β值,使设计的匹配滤波器性能达到最佳。对飞机图像的相关识别进行了模拟和实验,结果表明,当训练样本角间距分别取6°和8°时,其η值分别由0.8584和0.6719减小为0.2145和0.1865,EECPSDF算法能较好地克服ECPSDF算法的缺点。

矩阵整流器开关函数算法与电流空间矢量调制算法的研究

通过理论分析和仿真验证方法,研究了新型降压型矩阵整流器算法应用中的几个关键问题。建立了平衡与不平衡供电条件下矩阵整流器的开关函数算法,证明了平衡供电条件下该算法仍然能够实现MR的四象限能力,也证明了该算法与MR输入电流空间矢量调制(SVM)算法具有本质上的共性,并在详细分析平衡供电条件下电流SVM算法的基础上,给出了适用于3种不平衡供电条件下改进的电流SVM算法,包括波形畸变、幅值不平衡和初相不平衡,并且通过合理安排零矢量的作用区间而设计了一种共模电压抑制方法,使得共模电压降低一半,最后部分提供了基于Simulink7.0的仿真分析结果,验证了理论分析的正确性。

短波高速跳频CHESS电台G函数算法研究

本文深入研究了美国推出的短波高速跳频CHESS电台的G函数算法 ,涉及到跳频图案、信息调制与解调等 .在介绍G函数算法原理的基础上 ,分析了G函数跳频图案的性能 ,并对其进行了检验 ,得出了一些有益的结论 ,提出了改进的方向 .

基于可加性模糊系统原理的差分跳频G函数算法

差分跳频是CHESS电台的核心技术 ,它主要归结于一种G函数算法 ,这种G函数集跳频图案、信息调制与解调于一体 .本文提出了一种新的基于可加性模糊系统的G函数算法 ,并对该算法产生的跳频图案进行了检验 .结果表明 ,该算法产生的跳频图案具有良好的随机性和均匀性 ,并具有对初始条件的鲁棒性 .同时 ,分析表明该算法具有较高的复杂度。

基于自适应投影算法和修正核函数算法的混合支撑矢量机

提出了基于自适应投影算法和修正核函数算法的混合支撑矢量机 ,根据修正核函数算法的正形投影变换 ,将问题映射到黎曼空间来增大分类面 ,从而提高支撑矢量机的分类精度 .但其缺陷在于它是由两步优化实现的 ,因此增加了时间复杂度 .基于此 ,混合支撑矢量机使用自适应投影算法对支撑矢量进行预选取 ,即通过投影从训练样本中选择部分样本作为中心矢量进行训练 .实验结果表明

基于填充函数算法的工业产品小波网络质量模型

为避免反传学习(BP)算法易于落入局部极小点,该文提出一种基于新填充函数的小波神经网络全局优化学习算法,用来解决连铸连轧过程的产品质量建模问题.该过程很复杂,影响其产品性能的因素很多,物理模型难以建立.该文以小波神经网络为模型,建立连铸连轧产品质量与其化学成分和轧制参数之间的复杂非线性模型.该模型用来对板材产品的断裂延伸率、屈服强度等质量性能指标进行预测.数值实验表明:所建立的模型拟合与校验命中率较高,能够较好地预测产品的物理性能.

大定源回线全区视电阻率平移算法与核函数算法的对比

为了更快、更准确地进行瞬变电磁一维正、反演,研究了中心回线装置计算全区视电阻率的平移算法和核函数算法。研究表明,均匀半空间大定源回线的瞬变响应曲线具有平移伸缩特性和核函数特点,可以运用平移算法和核函数算法计算。推导出全区视电阻率的计算公式,通过三层K型、4层KH型地电模型理论计算,对比分析了平移算法和核函数算法的运算速度和误差,结果表明:平移算法的运算速度为0.140 6 s,均方根误差为1.824×10–2,核函数算法的运算速度为3.241 8 s,均方根误差为0.728×10–2,两种方法均能计算大定源回线的全区视电阻率,各有优缺点。

总体优化一类双参数填充函数算法的改进

求解无约束总体优化问题的一类双参数填充函数算法需要假设该问题的局部极小解的个数只有有限个，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径有关．该文对其填充函数作了适当改进，使得新的填充函数算法不仅无需对问题的局部极小解的个数作假设，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径无关．数值试验表明算法是有效的．

多口排污的水质预测数值模型的基函数算法

本文基于将排放源强独立于对流扩散方程及其定解条件的思路,首先提出与排放源强无关的基函数的概念及其定解问题,进而导出水质浓度场与各排放口源强和与各排放口有关的基函数间的多元函数关系。从而建立一种只需数值求解基函数就可以方便地计算各种排放源强条件下水质浓度场的新方法。经理论推导和验证计算表明该方法是合理的、高效率的。

计算机三角函数算法的改进

提出新的快速三角函数算法,该算法的运算速度明显快于计算机标准三角函数算法,而且保证了很高的精度,大大提高系统的响应速度。

一种256位hash函数算法

文章提出一种256位的信息摘要算法,可将任意长度小于2128bit信息压缩为固定长度为256bit的输出。该算法执行速度较快,可抗生日攻击,具有较好的雪崩效应。可用于信息安全完整性检验,检验信息是否被非法更改。

离散全局最优化中的一类T-F函数算法(英文)

针对求解非线性离散规划全局最优解问题提出一类T-F函数算法。首先,介绍有关离散全局最优解的各种概念,并定义了T-F函数;其次,提出一类T-F函数,并设计了相应的T-F函数算法,通过寻找该T-F函数的离散局部极小解,以期找到离散规划问题的比当前离散局部极小解更好的解。数值实验表明算法是有效的。

求解无约束全局优化的T-F函数算法(英文)

提出一个求解连续全局优化的T-F函数,先给出了T-F函数的定义,然后根据提出的T-F函数的性质,设计了一个新的T-F函数算法,并进行数值实验,数值实验的结果表明该算法是有效和可行的。

基于函数算法的平面应力状态分析与主平面位置定位探讨

平面应力状态分析与主平面位置定位是学术界探讨的热门话题。本文从函数算法建模出发,在分析平面应力状态的基础上,对主平面应力进行相关的定位与仿真,对工程的应用和实践很有必要。

利用开关函数算法探讨矩阵式电力变换器的输入功率因数

基于直接周波变换原理推导出适用于多相—多相矩阵式电力变换器（MC）的开关函数数矩阵，使得MC具有柔性电力变换特征和非常清晰的直接变换概念，非常具有同其他类型变换器推广的价值。

二阶锥线性互补问题的低阶罚函数算法

本文研究了二阶锥线性互补问题的低阶罚函数算法.利用低阶罚函数算法将二阶锥线性互补问题转化为低阶罚函数方程组,获得了低阶罚函数方程组的解序列在特定条件下以指数速度收敛于二阶锥线性互补问题解的结果,推广了二阶锥线性互补问题的幂罚函数算法.数值实验结果验证了算法的有效性.