跟踪器算法组合适配度评估方法

在所建立的跟踪器指标系统支撑下,以评测算法组合相对属性不同数据源的适合程度为目的,提出了评估算法组合适配度的方法。针对数据源建立算法组合适配度曲面,可对同一算法组合在不同属性数据源下的适配度进行横向比较,也可对不同算法组合在属性相同的数据源下的适配度进行纵向比较,这给信息融合算法管理进行算法组合的选择提供了参考标准。

多算法组合的反坦克导弹作战效能评估方法研究

通过分析ADC法、AHP法与模糊综合评判3种常见作战效能评估方法的优缺点,提出了一种多算法组合的作战效能评估方法,针对反坦克导弹的作战特点,构建了一组较为系统的反坦克导弹作战效能指标体系,建立了反坦克导弹作战效能的评估模型,并详细阐述了反坦克导弹作战效能的求解方法。

保持空间复杂性的算法组合

分析了组合两种算法所需的空间复杂度在何种情况下为原算法的空间复杂度之和的问题,即空间复杂度的保持问题。通过形式化oracle查询方式,证明了在后续oracle查询和前面所有的oracle回复都不相关,即非适应性查询情况下,算法组合将保持空间复杂性,但在适应性查询情况时不一定成立。

基于算法组合的人员排班方法研究

排班问题是现实生活中的常见问题。从国内某货航实际情况出发,提出了一种初步排班流程。首先采用线性规划建立班制,再依据班制用贪心算法构建班制串矩阵,以回溯方法将具体班填入班制串,进行微调后完成排班。实验表明了排班方法的合理性。

基于算法组合模型的军标符号的设计与实现

针对目前军标符号系统扩展难、代码重用性低的问题,提出采用基于算法的图元组合方案对军标符号进行描述,以XML文本方式构建图元算法特征库并以此为基础实现了静、动态军标符号的绘制。该方法在提高符号库的开放性、可扩展性及代码重用性上具有优势。

基于指数平滑算法组合模型的玉米实时变量追肥研究

玉米中耕时期是追施氮肥适宜阶段,为了进一步提高肥料利用率,简化变量施肥作业流程,实现变量施肥采集到施肥过程整体性,提高中耕变量追肥实时性,提出了一种动态多模型指数平滑算法组合。算法实现NDVI数据实时计算处理与趋势预测,根据历史数据实时修正减少计算误差,实时动态调整算法的平滑系数,从而间接缩短变量施肥数据处理响应时间,修正误差以提高作业精度。仿真分析该算法结果表明:在数据波动变化情况下,数值平滑程度以及趋势均优于单一指数平滑法,并且实时得到下阶段NDVI的准确预测趋势发展,计算结果精度高,为变量施肥提供可靠的理论施肥量,及时根据作物需求补充氮肥减少差空间异性。

基于UKF的水下地形匹配算法组合

为了克服断续地形辅助导航给UKF算法带来的不利影响,提出了改进TERCOM\ICCP+UKF地形匹配组合算法。首先分析了基于UKF的水下地形匹配算法及其在实际水下地形辅助导航中的局限性。然后,针对UKF地形匹配效果易受大初始位置误差影响的不足,以"粗搜索"+"精匹配"的算法组合模式为基础,给出了TERCOM、ICCP和UKF匹配算法的组合策略和算法克服相似地形影响的方法。仿真显示,较之单一UKF匹配算法,组合算法能够克服了大初始位置误差对算法匹配效果的影响,具有更好的工程适用性。

钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演

利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明:组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力.

基于GA-SA组合算法的山区复杂环境无人机起降点选址

针对山区复杂环境下的物流链前端无人机货运起降点选址和任务分配进行研究。首先以建设成本最小和运输时间满意度最大为目标,综合考虑无人机自身性能和禁飞空域等因素,构建多约束条件下多目标函数的起降点选址和任务分配模型。采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)的组合算法进行求解,首先通过遗传算法得出较优的可行解,再以此解作为退火算法的初始解进行模型求解。仿真结果表明,构建的多约束模型能够实现预期效果,并且采用的算法解决此类问题时具有良好的适用性。

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

基于数字可量测影像组合定位算法在地图测绘当中的应用

针对地图测绘过程当中测量精度较低,测绘还原度不高等问题,对数字可量测影像组合定位算法在地图测绘当中的应用进行研究。地图测绘通过移动测量站对路网数据、地理背景以及立体影像的地图数据信息进行采集。同时建立数字可量测影像的观测方程以及组合定位框架,以减小地图测绘误差。经过对比实验验证,数字可量测影像组合定位算法在地图测绘中应用的可行度高,相比其他地图测绘方式具有更小的轴向误差,且波动幅度较小。该方法能够进行更加精准、全面的地图测绘工作。

基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真

电力科技成果普遍交叉,为了降低集成电力科技创新成果耗时与能量损耗,研究基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真。将底层数据库中电力科技创新资源经多种接口调配至关联库、综合评价以及专家评价三大agent模块,通过结合遗传算法与蚁群算法优点的组合遗传算法,优化解决多agent集成任务分配问题,实现电力科技创新成果高效集成。实验表明,该算法的寻优能力高、求解速度快;可规范化、结构化地集成电力科技创新成果信息;具有耗时少、能量损耗低优势。为科技创新和成果转化提供新思路。

光钟与氢钟联合的时间尺度算法研究

光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子钟,而光钟作为实验室原型设备,一般不能连续运行,因此光钟参与时间尺度计算是个难点问题.提出将Vondrak-Cepek组合滤波算法应用在光钟与氢钟联合计算的时间尺度,以解决间歇运行的光钟参与时间尺度计算的难点问题.首先利用氢钟的时差数据,采用ALGOS算法计算获得连续稳定的氢钟时间尺度.其次利用Vondrak-Cepek组合滤波算法将氢钟时间尺度与光钟的数据综合,获得光钟参与计算的联合时间尺度.最终试验结果证明, Vondrak-Cepek组合滤波算法有效提升光钟与氢钟联合时间尺度的性能,该时间尺度与协调世界时(Coordinated Universal Time, UTC)的时间偏差达到亚纳秒量级.

基于组合时间积分算法的碰撞问题振荡现象修正

该文提出了一种能够有效改善碰撞问题振荡现象的修正方法。基于有限元方法,采用Lagrange乘子法施加接触约束条件,并与一种无条件稳定的隐式组合时间积分算法相结合对无摩擦动接触问题进行求解。通过引入附加Lagrange乘子对组合时间积分算法得到的速度和加速度进行修正,使其能够满足速度和加速度形式的接触约束的一致性条件。数值算例结果表明:该文提出的修正方法能够有效地改善碰撞问题中初始接触时速度、接触力等的振荡现象,进一步提高了碰撞问题的求解精度。

基于组合算法的配电网继电保护优化整定计算方法

针对暂态故障情况下使用反时限特性曲线无法准确计算继电保护定值这一问题,本研究将过流继电器动态特性的数值模型转化为线性方程,提出一种基于线性规划方法的过流继电器优化整定方法.该方法将过流继电器的反时限特性曲线进行多级划分,并根据划分结果将继电器动态方程转化为线性方程,以精确继电器的整定计算问题.此外,还将启发式算法与提出的线性规划方法进行结合,提出一种基于组合算法的过流继电器优化整定算法.本研究提出的组合算法使用启发式算法计算继电器的启动电流,并根据计算出的启动电流使用提出的线性规划方法确定继电器的动作时间,以确定最优的继电保护定值.最后进行IEEE-9与IEEE-14配电网络下的仿真分析,实验结果表明,本研究提出的组合算法可行有效.

非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价

用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。

组合相似度算法与知识图谱在电网数字化项目统筹中的应用研究

电网数字化项目具有建设内容多、覆盖范围广、复杂度高等特点,项目统筹工作量大、难度高。文章引入知识图谱技术与组合相似度算法以提升项目统筹工作中建设内容查重准确率,解决现有系统只能按照文件名称检索、人工比对查重导致的工作效率低的问题。首先,研究构建电网数字化项目知识图谱的方法;然后,基于知识图谱与组合相似度算法设计需求检索与查重应用;最后,通过算例对比分析知识图谱检索与组合相似度算法查重的效果。知识图谱技术与组合相似度算法解决当前系统无法对建设内容进行查重的问题,算例结果表明,3级以上深度图数据库检索速度明显优于现在的关系型数据库,组合相似度算法比单一相似度算法查重准确率高4%以上。

两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址研究

提出两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址算法。以农产品物流配送中心选址假设为基础,采用基于聚集度的启发式算法划分客户类别,确定备选配送中心的配送界限;以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立农产品物流配送中心选址的优化模型,使用免疫算法求解优化模型。实验结果表明,算法可有效获取最佳农产品物流配送中心选址,所选取配送中心到各配送点的运输费用较低,到达各个配送点的运输距离均未超过600元/吨;所选取配送中心到各个配送点的距离最小。

基于高效通道注意力机制和特征融合网络的冠心病诊断算法研究

针对冠心病重要特征不确定、诊断模型预测性能低等因素而导致冠心病早期诊断精度低的问题,提出一种基于高效通道注意力机制和特征融合的网络。通过XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)来确定冠心病重要特征,设计数据生成图片的特征组合算法以适用该模型;为提高诊断模型预测性能,采用可以提升模型学习能力和特征利用率的高效通道注意力机制模块和特征融合模块。实验结果表明,在UCI克利夫兰心脏病数据集上,与其他诊断算法相比,该算法优于传统机器学习方法,预测精度可达100%且稳定性好。

基于聚类关联规则神经网络组合算法的弹丸初速预测

针对靶场试验中利用初速雷达测试弹丸初速需要重构的情况,选择同时参试的两台雷达的数据进行融合建立神经网络模型,用一台雷达的数据预测出另一台雷达需要重构的数据。由于预测模型预测精度的高低取决于所建模型的好坏,而模型的好坏取决于样本数据的质量,先利用聚类分析和关联规则从大量历史试验数据中挖掘出优质的样本,再建立神经网络进行预测。实验结果表明,与支持向量回归机相比,由聚类分析关联规则神经网络构建的组合算法的预测精度更高,预测历史相似数据误差远小于1‰,预测与历史出入较大的数据的精度也较为理想。两种情况下的预测结果表明,组合算法既保证了预测精度又具有一定的鲁棒性,可以作为弹丸初速的预测模型。