同步格值自动机的约简和最小化算法

引入了完备L-Fuzzy矩阵的概念,提出了取值于格半群上的输入字符和输出字符长度相同的模糊自动机的概念,即完备的同步格值自动机的概念,研究了它的主要性质;从行为矩阵出发,给出了完备的同步格值自动机状态等价和自动机等价的定义,从自动机的状态等价,研究了该自动机可约简的条件,并得到了该自动机的最小化算法。

基于光谱角匹配和加权自相关约束能量最小化算法的水面目标探测方法

为实现对高光谱图像海面舰艇目标进行有效探测,通过对传统的目标探测算法进行改进,解决了加权自相关约束能量最小化算法(Constrained Energy Minimization,CEM)对于大目标地物提取效果不佳的问题.对高光谱图像做降维和端元提取处理,并利用提取的端元进行光谱角匹配(Spectral Angle Mapping,SAM)分类来确定两个重要的分类:舰船类和海水类;从所有像元中减去舰船类像元作为背景像元,通过基于纯背景像元加权自相关矩阵的SAM-CEM算法计算探测结果;通过分类图像来获得只包含海水和舰船的灰度图像,并进行二值化和数学形态学处理,寻找范围最大的白色区域为海水区域;通过对目标探测图像进行二值化,利用舰船目标在海水中的特点,去除不在海水区域内的虚警目标,从而确定最终的舰船目标.实验结果表明:该算法能够更好地增强目标信号而抑制背景信号,从而避免了加权自相关CEM算法中目标信号作为背景信号参与运算而对探测结果的影响,在对海面舰艇的目标探测中取得了令人满意的结果.

一种改进的非凸秩最小化算法及其在矩阵恢复中的应用

在分析现有处理矩阵恢复问题的非凸秩最小化算法的基础上,提出了一种基于超松弛迭代的改进算法,并给出了松弛因子ω的确定准则。仿真实验表明:在惩罚参数选取较大的情形下,改进算法较原算法具有更快的收敛速度及更高的收敛精度,同时展示了基于非凸秩最小化算法的矩阵恢复技术在图像去噪中的应用。

基于序列最小化算法的周负荷预测研究

周负荷预测具有周规律性,对编制发供电计划有重要意义。运用序列最小化算法(SMO)求解支持向量机,既能发挥支持向量机的优势,又能简化问题,缩短运行时间。通过山西省某变电站的实例分析,得到序列最小化算法适用于求解周负荷预测,且精度较高。

使用交叉距离最小化算法设计支持向量机

针对核方法在处理非线性可分数据问题上的优势,将一种硬间隔无核支持向量机——交叉距离最小化算法(cross distance minimization algorithm,CDMA)推广到带核的版本,称为带核的交叉距离最小化算法(kernel cross distance minimization algorithm,KCDMA).利用乘子将交叉距离最小化算法表示为内积的形式,然后使用核函数代替内积运算,并且引入二次惩罚,这样扩展后的模型能处理非线性可分数据集,并且允许一定的分类偏差.实验结果表明,与一些经典的支持向量机方法相比,该方法具有明显的竞争力.

一种基于MIMO-OFDM系统的自适应功率分配最小化算法

把一般多载波系统中的自适应功率最小化算法应用到多天线OFDM系统中,同时研究了MI-MO-OFDM系统传输过程中的误比特率变化情况.仿真结果表明,在相同的MIMO-OFDM仿真参数设置下,采用自适应功率分配最小化算法,当信噪比为102时,SISO-OFDM系统误码率比MIMO-OFDM系统误比特率高0.0463;随着配置的天线数增加,MIMO-OFDM系统的性能也得到增强.

基于WEKA的序列最小化算法的改进研究

数据挖掘算法中的支持向量机算法,在通过若干学者的改进研究后,有一种改进算法即序列最小化算法主要应用于小样本数据集的分类,且分类效果较好,但在训练大规模数据集时,用时长、所需存储空间大,挖掘效率低。针对这一缺陷,通过改变存储策略改进该算法,在WEKA这个软件平台下,在保证分类正确率的前提下,缩短了训练时间,缩减了大量的存储空间,大大地提高了算法的效率,使其更加适应大规模数据集的训练。

毫米波大规模MIMO混合预编码优化交替最小化算法

为了解决毫米波MIMO系统采用的模拟/数字混合预编码器导致频谱效率损失增大,以及算法计算复杂度高等问题,提出了基于黎曼最陡下降(RSD)法的交替最小化算法来逼近全数字预编码器的性能。首先,算法用交替优化数字预编码器与模拟预编码器的单回路结构,简化传统算法中复杂的嵌套循环结构;其次,通过改进梯度计算方法降低了由大矩阵Kronecker乘积引起的计算复杂度;最后,将RSD⁃AltMin扩展到采用正交频分复用的宽带系统。经实验仿真结果表明,提出的RSD⁃AltMin方法相比MO⁃AltMin具有更低的计算复杂度和更快的处理速度,同时更逼近最优数字预编码频谱效率。

基于加权L1范数最小化算法的地震数据重建方法研究

在地震勘探过程中,往往会因为某些不可抗拒的因素而造成地震数据不规则缺失,这将严重影响后续工作的处理,因此需要对缺失的地震数据进行重建。依据地震数据有效波具有连续性的特点,可采用加权L1范数最小化算法对缺失数据进行重建。实验结果表明:加权L1范数最小化算法具有重建精度高,抗噪声能力强的特点,对于工业生产极具应用价值。

泊松化图像复原的交替最小化算法

为了快速地去除图像中的泊松噪声,本文在传统的交替方向算法基础上,结合松弛算法提出了一个改进的快速交替最小化算法.与经典的数值算法相比,数值试验表明提出的新算法不但能有效地实现泊松化图像复原,还能大幅度地提高数值计算的速率,并显著地减少电脑的CPU运行时间.

确定有穷状态自动机最小化算法的三点说明

确定有穷状态自动机最小化可提高词法分析程序的效率。本文简述了最小化的概念、算法,从基本概念出发分析了该算法初始分划如何构造,及在状态无后继和全部由终止状态构成时这两种特殊情况下的解决对策,并对原算法做了进一步的细化。

扩展最小二乘准则的最小化算法

“扩展最小二乘”（XLS）准则是一种广义的最小二乘法，通过正确的加权和均衡，XLS能够把模型误差和测量误差区分开发来。从“伪线性模型”的角度出发，我们可以得到两个使XLS准则最小化的迭代算法：其一是直接的“交替坐标”的最小化方法；另一种是现有的约束总体最小二乘（CTLS）法的扩展，这两个算法都能够采取不同的实施方案，以满足不同的应用场合时的收敛速度，计算量和精度上的不同要求，XLS准则可应用于许多常用的工程估计问题，例如，根据有噪声的输入／输出的测量来辩识存在外来噪声的自回归系统（ARX）或者是根据有噪声的测量来估计AR过程的参数。

交替最小化算法求解一类强凸加弱凸和的收敛性

利用交替最小化算法(AMA)来求解强凸加弱凸的凸组合优化问题。当强凸系数和弱凸系数满足一定关系时,通过适当选择步长,证明了AMA算法生成的点列能收敛到问题的稳定点,并且,若其中一个目标函数是光滑函数,则AMA生成的点列具有线性收敛性。

基于l_q最小化算法的稀疏信号分离

稀疏分解寻求从完备的(过完备)函数(基)集合中得到信号最稀疏的表示,即用尽可能少的基精确地表示原信号,从而获得信号的内在本质特性。通过l1最小化算法可以将稀疏信号表示为过完备集下一组基的线性组合,但得到的解通常并不是最稀疏的,在此提出了利用lq(0<q≤1)最小化算法对稀疏信号进行分离,通过试验证明了此方法能够更准确的分离出源信号,同时讨论了参数的选取对试验结果的影响。

交替最小化算法求解强凸函数与弱凸函数和的极小值问题

交替最小化算法(简称AMA)最早由[SIAM J.Control Optim.,1991,29(1):119-138]提出,并能用于求解强凸函数与凸函数和的极小值问题.本文直接利用AMA算法来求解强凸函数与弱凸函数和的极小值问题.在强凸函数的模大于弱凸函数的模的假设下,我们证明了AMA生成的点列全局收敛到优化问题的解,并且若该优化问题中的某个函数是光滑函数时,AMA所生成的点列的收敛率是线性的.

一种改进的正射影像镶嵌线最小化最大搜索算法

正射影像在影像边缘和覆盖有房屋、树木等地物的区域上表现出投影差,且投影差在不同的影像上不相同。当两幅正射影像镶嵌时,在重叠区域的差分影像上,这些区域表现为高亮度区,理想的镶嵌线应避开此类区域。采用改进的最小化最大算法在正射影像重叠区域的差分影像上自动搜索镶嵌线,其中采用贪心法取代Dijkstra算法进行局部路径选择,并且改进算法判定条件。试验表明,改进算法搜索的镶嵌线能够很好地避开投影差大的区域,且具有较好的自适应性。

KDD的最小化与最大化分类规则及其实现算法

本文针对ＫＤＤ分类规则的发现与学习，提出了最小化分类规则和最大化分类规则的概念，并给出了对分类规则进行最小化和最大化的算法。

基于改进PSO-KMeans煤炭异物筛选算法研究

采煤过程中异物自动识别和分拣是实现矿业信息化的关键技术之一。传统双能X射线系统根据R值算法可有效识别出煤炭中混杂的钢筋与胶皮,却难以识别与煤炭组成成分相似的木质杂质。针对这一问题,提出基于L_(0)范数最小化与改进PSO-KMeans的木质杂质筛选算法,借助L_(0)范数最小化算法平滑图像,去除煤灰干扰,利用改进PSO-KMeans聚类算法与基于距离变换的分水岭算法实现图像分割,根据离心率与矩形度进行木质杂质识别,并通过仿真实验验证方法的可行性。经验证此方法能有效筛选出煤炭中混杂的木质杂质。

交替最小化协变矩阵误差算法与三维荧光分析法相结合同时分辨利尿类药品

氨苯喋啶、呋塞米和阿米洛利是3种常用的利尿药,用常规荧光方法难以同时进行测定。本文运用新近提出的交替最小化协变矩阵误差算法结合三维荧光分析法对该体系进行了研究。研究结果表明,该算法不仅能用于荧光光谱严重重叠体系的分辨,而且还具有快速和对组分数估计不敏感等特点。

确定型格值有限自动机的最小化

给出了确定型格值有限自动机的定义,并同时给出了有效终止状态和可达到状态的定义。指出了求取DLFAM=(Q,Σ,δ,q0,σ)的实质是求取Q/Rk。由此以可到达状态为基础引入了等价关系Rk、Sk与商集Q/Sk,证明了Rk=Rk-1∩Sk,由此得到Q/Rk的等价类为Q/Rk-1中等价类与Q/Sk中等价类的非空交集全体。引入了Hk,并证明了可由Hk求取Q/Sk,从而得到仅利用集合运算便可求取Q/Rk的算法,最终给出了DLFA最小化算法的一个容易实现的构造型描述和相应示例。