采用R树和轨迹分段的HMM高效地图匹配方法

针对传统隐马尔可夫模型(hidden-Markov model,HMM)地图匹配算法无法高效处理大量轨迹数据的问题,提出了一种改进的HMM地图匹配算法。采用R树空间索引方法为路网建立空间索引,基于轨迹点位置变化率对GPS轨迹数据进行分段,并利用R树索引快速确定子轨迹所属的候选路段,在子轨迹中挑选关键点代替整段子轨迹判断所属路段,根据结果完成各子轨迹的地图匹配。仿真结果表明:与传统HMM地图匹配算法相比,改进算法可以同时减少道路搜索和轨迹点遍历的工作量,大幅提高算法效率。

基于IEKF的四旋翼无人机姿态测量方法研究

研究四旋翼无人机在实时飞行时姿态测量的问题。由于四旋翼无人机多采用陀螺仪、加速度计、地磁计(MEMS)传感器测量各姿态,测量值存在偏差,无法直接使用。为解决利用不准确的传感器测量信息获得精确姿态角度的难点,并为了克服常规的扩展卡尔曼算法(EKF)带来的较大滤波偏差,以及四元素法表述复杂等困难,采用了一种改进的迭代EKF(IEKF)算法,利用欧拉角的描述方法,融合MEMS的信息对四旋翼无人机的姿态角度进行测量。实验结果表明,改进方法能准确测量出姿态角,且通过与常规EKF测量效果的比对可以看出,IEKF在测量精度上确有较明显的改善,表明改进方法是有效的,为四旋翼无人机实时调整姿态提供了一种科学手段。

二元关系传递闭包的Warshall算法及应用

介绍了传递闭包的 Warshall算法 ,从布尔矩阵运算的角度论证该算法的正确性 ,并讨论 Warshall算法在语法分析中的应用技术和用改进

一种抗混叠和失真的小波包信号分解与重构算法

以db40小波包为例,对基于小波包分析的信号分解与重构快速算法的三个核心算子:与小波滤波器卷积、上采样和下采样的时域和频域特性进行了详细的分析研究。分析结果表明,该算法会出现单子带重构信号发生频谱混叠和幅值失真现象,小波滤波器频响曲线的非理想截至性能是导致这一现象的根本原因。为克服传统算法的这一缺陷,提出一种改进算法。新算法在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善。最后,通过一个仿真实例将改进算法的结果与原快速算法和已有文献中的改进算法进行对比,比较后的结果证明,改进算法比其它算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和失真现象。

不确定工人体能消耗的多目标U型拆卸线平衡问题

鉴于工人的体能消耗不但影响拆卸线生产效率,而且因其自身状态、熟练程度和操作习惯等存在不确定性,基于三角模糊数首次提出不确定工人体能消耗的U型拆卸线平衡问题,并建立以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标和工人体能消耗指标为优化目标的数学模型。提出一种改进磷虾算法,结合模型问题特征设计磷虾附近个体感应、磷虾觅食和磷虾扩散3个操作,并设计了一种反向学习机制以增强算法的全局搜索能力。运用Pareto思想和拥挤距离机制筛选获得多个非劣解。通过求解19个基准算例并与现有文献的求解结果对比,验证了所提算法的优越性。最后,将所建模型和所提算法应用于拆卸电脑显示器的实际案例,通过对比验证了模型的实用性和改进磷虾的优越性。

基于最优化流控的TCP拥塞控制改进算法MReno

应用最优化流控理论,给出TCPReno算法的一个对偶模型,把该模型与REM算法相结合,得到一个新的TCP网络拥塞控制算法(MReno),并对其进行模拟实验。结果表明,MReno算法可以使源端获得最大资源利用率,能够保证网络的整体优化,MReno算法比Reno算法有更好的公平性和稳定性。

新疆成人高考考场编排算法的设计与实现

根据新疆维吾尔自治区成人高考考场编排的要求,论述了考场编排算法的实现过程。实践证明,该算法简单,可靠,效果良好。

面向目标的系统设计方法及实例研究

以汽车设计问题为例,研究如何运用面向目标的需求分析方法以支持系统的早期设计活动.大型复杂系统的求解空间对目前计算机的处理能力来说趋近于无穷大,面向目标的分析方法将设计问题的功能及性能需求表示为目标,将满足各方面需求的各级设计选择表示为子目标,之后对目标及其关系所表示的问题求解空间按用户偏好进行裁剪和优化,使得后续设计活动的搜索范围大大减小,从而提高求解效率.

改进冒泡排序算法的设计及分析

冒泡排序方法是籍助"交换"进行排序的一种最基本的方法,但效率低。本研究在冒泡法排序过程中根据上一趟排序的情况对下一趟排序时的开始比较位置和终止比较位置进行重新规定,可以有效地减少排序过程中的比较次数,从而提高效率。

图像的代数运算在图像修复中的应用

图像修复是数字图像处理的重要内容,它可用于对图像的缺损区域进行填充。现有许多图像修复算法,并各自都有其局限性和复杂性。主要讨论了图像的代数运算在图像修复中的应用及其局限性,并把图像的代数运算和数学的代数运算作了深入地比较和分析,以减少人们在应用当中的盲目性。

Hadoop平台下一种改进蚂蚁算法的QoS路由

随着未来云计算的发展,各种云服务的应用将需要更高的网络性能.链路拥塞导致的数据包传输时延或数据包丢弃使得网络无法保障业务的QoS.目前普遍使用的链路状态路由算法不具有拥塞响应机制,通过在拥塞节点间发送连接蚂蚁寻找新路由来解决拥塞问题.NS2仿真结果表明:该算法能够加快新的路由搜索,满足QoS的需求,并能有效控制丢包率、时延等.

基于Steger-Warming矢通分裂的NND格式

将Steger-Warming矢通分裂方法和NND格式相结合构成一种基于Steger-Warming矢通分裂且能自动捕捉到激波的差分算法.通过对激波管和对可燃气体DDT过程的数值分析,证明该算法解决了Steger-Warming矢通分裂方法在零特征点附近存在数值解震荡的问题,有着良好的计算精度和计算效率.文中采用的计算方法对各种有关矢通分裂计算方法的实现有一定的参考价值.

网络考试系统智能组卷模块设计与应用

作为计算机网络考试系统核心程序之一的智能组卷模块,其设计的科学性对网络考试系统运行效果有较大影响。通过对智能组卷模块采用预设抽题单、应用随机函数、题目随机排序进行模块设计,从而实现网络考试系统的智能组卷功能。该智能组卷方法应用于昆明冶专2013年秋季26个班级的"思想政治"理论课教考分离网络考试,通过实际应用对自动生成的20份考试试卷进行分析,组卷模块产生的考试库其题目知识点覆盖面、题型分布、题目难易程度完全按照抽题单设定抽取题目,特别在试题题目独立性即题目不重复性方面,效果较好。

一种基于滑动窗口的时间序列异常检测算法

时间序列的异常检测的应用越来越广泛,本文是讨论在基于分段线性的FKD时间序列模式表示基础上时间序列的异常检测。文中提出了一种基于滑动窗口的时间序列模式偏离和窗口异常度的概念,并在此基础上提出了基于滑动窗口的时间序列模式异常的检测算法。通过实验证明了该算法是合理的、有效的。

自适应的无损数据压缩算法

传统的无损压缩算法都是以追求更高的压缩率为目的,无法适应网络传输对压缩算法压缩性能的需求变化。该文提出了一种自适应可调节压缩率的压缩算法,根据参数实时调节压缩算法的压缩率,以满足不同情况对压缩性能的要求。实验证明在远程传输环境下该算法比传统的压缩算法具有更高的传输效率。

蜂群算法优化性能综合测试研究

对蜂群算法的性能进行全面的测试和研究,实验分析了维数和粒子数对算法的影响,侦察蜂的活动对算法的影响以及初始解的位置对算法的影响。同时受遗传算法的启发,将典型的选择机制应用到蜂群算法并对其进行改进,并比较不同选择机制下蜂群算法的性能。实验结果表明,在粒子数为40,维数为10或者30,均匀分布初始解的位置,采用确定式选择法和无放回余数选择法代替蜂群算法中轮盘赌的选择方法的条件下,蜂群算法得到整体最好的优化结果。

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模型.在此基础上,提出一种自适应反向学习多目标狼群算法(adaptive opposition-based learning multi-objective wolfpack algorithm,AOBL-MWPA)进行求解计算.该算法采用自适应游走行为,兼顾算法迭代前期的全局寻优性能和后期的稳定性;在满足优先关系约束前提下对召唤行为和围攻行为进行离散化;引入反向学习策略(opposition-based learning,OBL)以避免算法陷入局部最优;利用Pareto解集思想和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)拥挤距离机制筛选获得多个非劣解;将所提算法应用于19个基准算例中,并与现有文献算法对比;最后,将所提模型和算法应用于某汽车U型不完全拆卸线的实例设计中.结果表明:针对工作站开启数量和空闲时间均衡指标而言所提算法能求解获得小规模问题的最优值,且在中大规模问题中所得结果优于其他算法,危害指标和需求指标均能获得最优值,寻优率为100%;实例设计获得10组可选方案,验证了所提算法的实用性和有效性.

小型无人机姿态稳定性能控制研究

研究小型无人机姿态稳定性能控制的问题。针对小型无人机在应用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合MEMS的测量值时,融合的结果稳定性较差、易发散的问题,提出了一种模糊自适应EKF算法(FAEKF),利用四元数描述的方法,融合MEMS的测量信息对无人机姿态角进行测量,并设计了模糊自适应控制器实时修正观测噪声矩阵。仿真结果表明,提出的算法能准确的测量出姿态角,且通过与EKF算法仿真结果对比可以看出,FAEKF在稳定性能控制上有较明显改善,有效抑制了姿态角的发散,说明提出算法的有效性,为小型无人机姿态稳定性能的控制提供了一种科学的手段。

量子光学优化算法

通过分析光学优化算法的特性,将光学优化算法中每个光源点都用量子空间中的一个粒子来描述,利用群体智慧的聚集性,建立了光学优化算法的量子势能场模型,并根据势能场模型的群体自组织性和协同性等特点提出了量子光学优化算法。通过对多个经典测试函仿真分析,得出量子光学优化算法在量子力学收敛理论下比光学优化算法控制参数少,设置简单,优化性能更好,收敛速度更快,优化了算法的收敛精度和速度。

史密斯法对数控钻铆机的仿真研究

大惯量物体，由于其惯性，加之传动链长，所需的扭矩大，引起的应变大，加上电气转换元件的滞后，故滞后效应明显．该文提出用史密斯控制算法将滞后进行补偿．计算机数字仿真结果说明，对大惯量有滞后的重型数控机床，应用该算法能得到较好的控制品质．