利用UCDOS的特显功能制作教学课件

本文介绍在低档微机上利用ＵＣＤＯＳ的特显功能，实现课堂讲授教学课件的一种简易制作方法。

多目标协调进化算法研究

进化算法适合解决多目标优化问题 ,但难以产生高维优化问题的最优解 .文中针对此问题提出了一种求解高维多目标优化问题的新进化方法 ,即多目标协调进化算法 ,主要特点是进化群体按协调模型使用偏好信息进行偏好排序 ,而不是基于 Pareto优于关系进行个体排序 .实验结果表明 ,所提出的算法是可行而有效的 ,且能在有限进化代数内收敛 .

传感器网络中一种分布式无锚点定位算法

确定节点的自身位置对自组织传感器网络具有重要价值.前人在假定网络具有若干锚点的前提下计算其他节点坐标,如果传感器网络没有配置锚点,则通常的定位算法难以执行.借助节点之间的测距值,引入虚拟锚点和定位可信度的概念,提出一种在节点处实现分布式无锚点定位的算法.针对定位期间的节点位置估算数值,结合邻接信息设计了一种位置变异策略,避免全网定位计算陷入局部最优解.实验结果表明,算法能有效解决无锚点网络的定位问题,在精度和全局能量比率等指标方面达到满意效果.

传感器网络定位问题的概率特征

无线传感器网络技术在国民经济建设和军事领域有着非常重要的应用价值,网络化传感器节点的自身定位问题是传感器网络运行的一个基本和关键问题,主要是研究了定位问题的概率性行为特征.采用概率论进行数理证明和模拟实验验证.提出在一定条件下,通常定位算法产生的节点估计位置的线性变换形式服从χ2分布,另外传感器网络的节点连接度服从泊松分布,理论上严密证明了结论的正确性,并对传感器网络定位的节点部署密度所需要的条件进行模拟实验和讨论.得出了定位误差的概率分布特征,以及传感器网络节点部署密度的一些结论,对设计和评价传感器网络的定位算法具有指导作用.

基于短基线传感器网络的远场声源TDoA定位组合算法

针对远场声源定位问题,提出到达时间差(TDoA)定位的短基线传感器网络方案.通常有一类定位算法无需估计初始点,而另一类算法则依赖初始估计值,提出将这2类方法相结合,设计出几种组合定位算法.主要思想是扬长避短,由第1类定位算法实现粗定位和输出初始估计位置,将其作为初始点输入给定位精度高和依赖初始值的第2类算法.提出利用蒙特卡洛法和简化的几何配置案例,计算定位算法的概率误差圆,论证了这种性能评估准则的可行性.通过对组合算法的概率误差圆进行数值分析,得出球形插值法与最小二乘方程差法的有机组合具有最优性能的结论,并分析了这种组合算法的盒图特性.根据不同的距离和声程差标准偏差进行模拟,以及采用野外真实场景下获得的声源数据进行试验,验证了结论.

一种基于偏好的多目标调和遗传算法(英文)

最近涌现了各种进化方法来解决多目标优化问题,多数方法使用Pareto优胜关系作为选择策略而没有采用偏好信息.这些算法不能有效处理目标数目许多时的优化问题.通过在不同准则之间引入偏好来解决该问题,提出一种多目标调和遗传算法MOCGA(multi-objective concordance genetic algorithm).当同时待优化的目标数目增加时,根据决策者提供的信息使用弱优胜关系进行个体优劣的比较.这种算法被证明为能收敛至全局最优.对于目标数目为很多的优化问题,测试实验结果表明了这种新算法的有效性.

基于多目标遗传算法的多播服务质量路由优化

互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量 (QoS)约束 ,并导致提出了一些基于服务质量的体系结构 目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证 首先将满足不同约束的多播路由选择过程转化为一个多目标优化问题 ,然后使用一种基于多目标遗传算法的新型多播树计算方法 ,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数 实验结果表明 ,该方法能在有限进化代数内产生一组有效的非劣多播路由解 。

一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量 (QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径 将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题 ,根据多目标遗传算法的智能优化原理 ,提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由 理论分析和实验结果表明 ,使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径 。

基于磁传感器的地面机动目标分类算法

利用大多数武器装备含有铁磁材料的特性,提出一种基于磁异信号的地面机动目标分类算法。根据不同类型目标对地磁产生相应影响的原理,探测目标存在和识别目标类型。磁传感器用于采集目标产生的地磁场扰动信号,通过统计样本集训练和设计分类器,检验目标信号特征的类型最佳匹配模式,并对常见的3类目标进行试验研究。结果表明这种分类算法计算量小,分类正确率高,可以适用于地面侦察和目标入侵检测。

基于短基线传感器网络的声源被动测向方法

针对声源被动测向的传统方法存在精度低和结构单一的问题,提出了基于短基线传感器网络的测向方法。该方法根据声信号到达不规则排列的传感器节点之间时间差,采用最小二乘原理计算声源方位。通过火炮发射和炮弹炸点的实测声源试验数据表明,短基线传感器网络比固定阵型的传统阵列具有更好的定向精度。

一种求解高维优化问题的多目标遗传算法及其收敛性分析

单纯Pareto遗传算法很难解决目标数目很多的高维多目标优化问题 ,在多个指标之间引入偏好信息 ,提出的多目标遗传算法使进化群体按协调模型进行偏好排序 ,改变了传统的基于Pareto优于关系来比较个体的优劣。另外讨论了算法在满足一定条件下具有全局收敛性 。

基于ActiveX构件的VAESDP关键技术设计

介绍了一种基于ＡｃｔｉｖｅＸ构件设计可视化农业专家系统开发平台（ＶＡＥＳＤＰ）的方法，重点分析了Ｄｅｌｐｈｉ环境下实现构件集成的关键技术，并给出了具体实例．

基于三圆交集的二值传感器网络目标跟踪快速算法

目标跟踪是无线传感器网络的一种典型应用.跟踪移动目标由于具有侦查意义得到越来越多的关注.传感器网络目标跟踪定位的精度和计算复杂度通常难以均衡优化,基于三圆交集判别法提出一种二值传感器网络目标跟踪的快速算法,将目标发现队列中传感器探测圆的公共交叉弧段的中间点取作目标估算位置,计算简捷.还修正了跟踪算法评价指标的平均误差与均方根误差的传统度量方式.通过与传统的目标跟踪加权平均法相比,所提算法具有明显的优势.

基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制

多传感器组网对目标探测是当前军事领域的研究热点,也是传感器网络的基本功能。但是,现有的基于目标输出信号阈值机制难以精确描述目标发现事件。根据数理统计理论将目标探测问题建模为统计推断过程,本文提出一种基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制,通过样本训练确定检验参数,采用数据融合方法优化探测结果。实验显示,该方法能有效解决探测过程的噪声干扰问题,提高目标捕捉的正确率。

无线传感器网络的覆盖优化机制研究

如何实现最优覆盖是无线传感器组网的一个基本问题。文章分析了传感器覆盖问题的背景,给出了节点调度方案的主要方法和技术原理,探讨了基于网络能量高效的覆盖优化与网络连通性之间的关系,重点阐述了实现区域覆盖和点覆盖的机制。对于覆盖薄弱地区,文章提出了采用分簇方式将覆盖地区划分成许多子区域或簇,用动态移动修复机制提供细粒度的网络监测与覆盖控制。文章认为调度传感器节点在休眠和活动模式之间进行切换,是一种重要节能方法;对于资源受限且拓扑动态变化的无线传感器网络,宜采用分布式和局部化的覆盖控制协议和算法。

一种基于多目标优化的遗传规划模型

遗传规划常因进化过程中层次树的复杂度无节制的增大 ,导致运行时间过长而难以直接在工程上应用 .本文在传统遗传规划中引入多目标优化原理 ,这种基于多目标优化的遗传规划模型不仅产生精度更高的最优结果 ,而且提供了一种在随机搜索过程中有效控制树结构长度的方法 .通过对符号回归问题的实验验证 。

基于虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法

为保证网络的覆盖功能,提出了一种在固定传感器节点中加入具有运动能力的移动节点的混合无线传感器网络模型。在此基础上,基于人工势场法的思想,提出了一种基于局部虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法,构造了节点与节点、移动节点与目标区域边界之间的相互作用力,并基于运动图式理论来共同控制移动节点的运动。为避免移动节点陷入局部极大覆盖陷阱,还引入了随机扰动作用力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。

基于弹丸激波的弹目偏差测试与反演研究

由于空中超声速弹丸激波的复杂性和易被干扰性而难以捕捉,其弹目偏差测试是一大难题。为研究基于弹丸激波特性的弹目偏差测试原理和方法,在描述弹目偏差测试场景的基础上,分析激波形成机理和激波形成前后参数关系,建立弹目偏差测试模型和基于弹群激波环境简化的线性及非线性干扰模型。综合采用时间宽度测试原理进行外场试验与采用激波压力场累积效应的压力测试进行仿真反演相结合,结果表明仿真反演与工程测试相符合,为超声速运动目标声学定位和跟踪提供了一种新思路和方法。

基于逼近理想解排序的图像融合效果评价方法

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题,提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念,结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标,以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准,实现了对各个融合图像效果的综合评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。

基于移动代理的大规模无线传感器网络路由优化算法

大规模传感器网络中常见路由算法耗能严重,不利于网络生命期最大化。在抽象出传感器网络移动代理路由模型的基础上,将移动代理路由归结为一个优化问题。为了优化移动代理路由,结合混沌搜索的全局空间能力和模拟退火算法的快速寻优能力,设计了一种具有记忆功能和多种邻域搜索方法的混沌模拟退火算法。理论分析和模拟实验表明,随着传感器网络规模增大,算法在优化结果、收敛速度及时间效率方面均优于遗传算法和粒子群算法,明显延长了网络的生命期。