时间序列的快速相似性搜索改进算法

时间序列(简称时序)数据库是指由随时间变化的序列值或事件组成的数据库,如股票数据、医疗诊断分析、天气数据、化学实验分析等等.数据挖掘在时序数据库上的应用包括相似性搜索、趋势预测等,其中相似性搜索有以下几方面的应用:

基于模糊聚类优化的分形图像压缩快速算法

本文针对经典分形压缩算法中编码时间过长的问题提出了一种改进算法。将陈武凡教授提出的模糊聚类优化(OptimalFuzzyClustering,OFC)方法改进并应用于对搜索空间的软分类,匹配时通过用类内搜索取代全局搜索,降低了编码时间。相同运算环境下的仿真实验结果表明,在不影响信噪比和压缩比的前提下,与经典分形压缩算法相比,OFC算法编码速度可提高大约5倍;同近期文献报道的基于小波系数硬分类(WaveletbasedBlockClassified,WBC)和基于经典LBG硬分类的快速分形压缩算法结果相比也均有明显的改善,这都证明了本文算法的优越性。

基于改进VQ算法的文本无关的说话人识别

基于矢量量化的说话人识别,因其运算过程简单等特点,在文本无关的说话人识别领域有着广泛的应用。论文根据说话人识别中训练语音的特点并结合快速搜索算法,对矢量量化的码书形成算法进行了改进,提出了一种基于改进算法的与文本无关的说话人识别方法。经实验结果证明,论文的方法加快了码书的形成,减少了码书形成的计算量,改善了码本的性能,提高了说话人识别的识别率。

改进的QS模式匹配算法的性能分析

在详细分析QS匹配算法的基础上,提出了一种改进的算法I_QS算法。I_QS算法把模式串中每相邻两个字符构成一个字符串,由这些字符串组成字符串表并确定其位置,同时通过当前匹配窗口的后三个字符来确定下一次的右移量。为了分析I_QS算法的性能,从不同模式串数目角度,对I_QS算法进行匹配所需要的时间、所尝试的次数、所比较的字符个数三方面进行实验。实验结果表明,由于I_QS算法能够最大限度地向右移动,从而大大地减少移动次数和缩短匹配时间,有效地提高模式匹配速度。

改进PSO算法在污水处理控制器优选中的应用

针对控制性能指标不兼容难以选择控制器,提出了一种改进的PSO控制算法.构造了基于多性能指标参数的目标函数,研究了基于PSO的改进控制算法,剖析了可快速搜索到收敛于全局最优极值所对应各个控制器控制参数机理,以SBR工艺污水处理系统控制器参数选择为例,建立了DO参数控制模型,设计了改进的PID控制器和多模态HSIC控制器.仿真实验显示:改进的PSO算法有更强的鲁棒性和更好的动静态控制品质.研究结果表明该算法用于污水处理系统控制器参数优选的合理性与可用性.

基于改进遗传算法的室内环境下的机器人路径规划

针对传统遗传算法在机器人路径规划上的不足,并针对特定的室内环境,本文提出一种在选取子代时随机改变每代的种群数、剔除极差的个体的原则进行子代筛选,从而使遗传算法避免陷入局部最优并且快速收敛。仿真结果表明,这种算法是有效可行的。引言:随着人工智能的发展,对机器人智能化要求越来越高,其中路径规划一直是机器人研究领域的重点,它的首要目标是在机器人所在环境内生成从起点到终点的无碰撞路径,其次则是改善该路径以达到更优的路径。关于机器人路径规划,一般有静态路径规划和动态路径规划两种。目前,有很多路径规划算法都被提出,其中遗传算法具有较强的全局搜索能力被很多研究所采用。

基于改进的ORB算法的工件图像识别方法

针对传统的工件图像识别算法运行速度慢、匹配精度差等问题,提出一种改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法解决工件图像的实时与准确识别问题。该算法的流程是首先利用ORB算法提取工件图像的角点特征,随后为其添加SURF(Speed-Up Robust Features)描述符进行方向分配,得到具有旋转尺度不变性的图像角点,结合快速近似最近邻搜索算法进行特征点的匹配,实现工件图像的识别。实验结果表明:在图像存在旋转尺度变化的情况下,使用改进的ORB算法相比传统的ORB、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF算法以及SIFT+SURF、SURF+FREAK组合算法在工件图像角点提取与目标匹配方面速度更快,识别精度更高,提高了工业机器人在搬运工件过程中对工件图像的识别效率和准确性。

基于优化VMD-MCKD和谱峭度的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承振动信号中复合故障特征难以准确提取而导致故障诊断困难的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)结合快速谱峭度算法的滚动轴承复合故障诊断方法。利用改进麻雀搜索算法(ISSA)优化VMD和MCKD的参数,使用优化后的VMD对复合故障信号进行分解,并根据峭度准则筛选有效本征模态函数(IMF)进行信号重构,使用优化后的MCKD对重构信号进行解卷积与故障特征增强,并对解卷积信号进行包络谱分析提取故障特征频率。利用快速谱峭度算法对未提取出故障特征频率的解卷积信号进行处理,得到故障信息最丰富的频带参数并进行带通滤波处理。最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率,从而实现故障诊断。仿真及实验结果表明:所提方法能有效分离复合故障并提取出故障特征频率,有效实现了复合故障诊断。

块匹配运动估计的一种改进方法

给出一种基于块匹配的运动估计新方案该方案采用了相关搜索算法。实验结果表明在基于全搜索或快速搜索运算时该方案都可获得与改进前块匹配估计方法几乎相同的估计效果而计算复杂度却大大降低。

智能汽车避障风险评估及轨迹规划

为提高智能汽车自动驾驶避障风险评估的准确性和快速性,将基于汽车状态和驾驶员意图的轨迹预测进行融合,同时考虑汽车行驶中的确定因素和非确定因素,基于车道行驶和交叉路口两种典型工况,从多方面对快速搜索随机树算法进行了改进,引入了目标偏向策略,改进了节点选择策略,提出了节点删减策略和轨迹平滑方法。仿真验证结果表明,该方法可使汽车有效避开障碍物,确保安全行驶。

基于PRRT算法的电力运维机器人避障路径规划

针对配网带电作业中六自由度机械臂避障路径规划问题,提出了一种基于分阶段快速随机搜索树(PRRT)的路径规划算法。第1阶段在笛卡尔空间采样求解最优路径;第2阶段在关节空间采样代替逆运动学求解,排除最优路径区域外的节点以提高规划速度;最后利用改进B样条插值算法优化路径。仿真结果显示,相较于单一空间下的RRT算法,PRRT算法得到的路径长度更短,规划时间更快。