机载超短波电台通讯距离短故障分析

针对机载超短波电台“通讯距离短”这一普遍问题，从超短波电台的成品质量以及外场使用、调试等诸方面进行了较为详尽的理论分析，并通过大量的实例剖析了故障产生的原因及机理，提出了具体的解决方法。

基于代理模型的卫星编队重构最短距离建模

针对编队卫星成员数量较多时,编队重构规划考虑碰撞规避会带来巨大的计算开销。为降低计算开销和提升优化效率,基于CW方程和双脉冲轨道机动策略,建立了能够快速预测编队卫星重构过程最短距离的多种代理模型,并基于三种不同大小的训练集,从模型精度和效率两方面进行了对比。结果表明,克里金(KRG)模型在各种代理模型中精度最高,而且随着训练量的增加,KRG和人工神经网络(ANN)模型的性能得到了明显改善,模型精度得到了一定的保证。研究还发现,尽管KRG模型预测时间高于其他代理模型,但与真实模型相比,其耗时仍然很短,因此可用于提高考虑避碰约束时卫星编队重构轨迹优化的效率。

一种基于最短距离聚类与关联度分析的典型日选取新方法

提出一种基于最短距离聚类与关联度分析的典型日选取新方法,用以分析日负荷曲线形状以及负荷特性。通过最短距离法的聚类分析找出畸变日并去除其影响,通过分析计算各日与基准日的关联度找出典型日。采用该方法对吉林省2005年夏季7月份整点负荷标么值进行分析及典型日选取,结果表明了该方法的有效性。

计算点到曲面最短距离的网格法

为提高最短距离计算的精度、效率和稳定性,提出了一种计算点到曲面最短距离的网格法。该方法首先利用曲面上给定的一点作为初始点,以该点为中心按给定步长将曲面划分为四个网格区域;然后分别计算空间点与初始点以及四个网格中心的距离,选取其中最小的距离作为最短距离,并得到相应网格中心;最后以该中心作为初始点,步长减半,重复以上步骤,从而获得满足一定精度的最短距离。分别以两个复杂曲面为计算实例,通过对所提方法与其他方法的计算结果进行比较,验证了该方法的有效性。

基于路网分层策略的多源点最短距离算法

针对动态VRP对计算实时性要求,在计算实际路网中的多源点最短距离问题时,将规模很大的原完整路网划分为不同层次,并分区划分为若干小规模子图,将原大规模路网中的最短路问题近似转化为若干小规模问题,通过反复使用Dijkstra算法求出各点间的距离矩阵,并用精确方法对少数误差较大的情况进行修正。以北京市地图为例,实现了二级分层路网中的最短距离矩阵算法,并应用于配送调度中的车辆路径问题求解。实例结果表明,该方法在带来约8%的VRP结果误差情况下,能够大幅度地缩短计算时间,适用于实时性要求很高的动态调度。

一种快速求取空间点到曲面最短距离的算法

求空间点到曲面的最短距离是CAD/CAM重要内容之一 ,它的准确性与效率直接影响系统的可靠性与实用性。通常可以采用穷举法或目标优化的方法 ,但对于复杂曲面数据量较大 ,计算工作量较大 ,不能满足快速高精度的要求。文章提出一种快速实用的算法 ,具有较高的稳定性和可靠性。该算法首先将曲面划分网格 ,求空间点到网格节点的距离 ,距离最短者作为迭代初始曲面点 ,然后再进行迭代精确计算。与常规方法相比 ,该算法计算效率高、精度易于控制 。

基于最短划分距离的网络流量决策树分类方法

对不同类别的应用数据流,根据其在最初若干分组中进行握手和参数协商的差异性,通过通信模式、载荷长度以及信息熵等特征,采用基于最短划分距离的方法构建决策树模型,对其进行流量分类。经过在4个不同类型的真实网络数据集上的离线分类实验,以及在校园网环境中的在线流量分类实验。结果表明该模型对8种常见协议的网络流量,分析其前4到6个分组的特征,能够在分类准确性和系统开销上取得较好的效果。与其他机器学习算法相比,该模型构建的决策树规模较小,分类时间较短,适合于实时流量分类问题。

基于任务最短跟随距离矩阵的流程模型行为相似性算法

目前的流程模型行为相似性算法有着不同程度的缺陷,为此首次提出任务最短跟随距离矩阵的概念,以很好地体现流程模型的行为特征,并给出了基于Petri网完全有限前缀的高效计算方法。基于该矩阵提出的行为相似性算法能完整支持流程模型各类结构。与现有算法的对比表明,该算法更符合流程模型行为相似性算法应该具有的各项性质。

一种快速完备的自由曲线和曲面间最短距离求取算法

提出的柱刀干涉检测是基于最短距离的求取算法,获得刀轴与加工面间的最短距离,进而与刀具半径比较得到最大干涉量.曲线与曲面间最短距离算法从极值点的几何条件出发,利用赋范空间投影法迭代求取极值距离,同时充分考虑了曲线和曲面间的边界距离.保证了求取的正确性和快速收敛性.该算法为数控加工中快速、准确、完备地进行干涉检测提供了理论依据,具有实用价值.

不确定图上期望最短距离的计算

研究了不确定图上的最短距离问题,提出了期望最短距离的概念,证明了该问题不存在多项式时间的算法.为了解决该问题,使用了随机采样技术获得不确定图的一些可能世界,在每个可能世界上计算有穷的最短距离,最后计算出平均值作为期望最短距离的估计值.为提高计算效率,使用了过滤条件来减少采样过程中采样的边数从而加快随机采样.在此基础上,提出了一种基于对称变量的、无偏的随机采样近似算法,并证明了与直接随机采样方法相比,该方法在不增加时间开销的同时能减小采样方差.通过真实数据上的实验表明,提出的算法在时间开销和采样方差上均明显好于直接随机采样方法.

自由曲面之间最短距离的一种新的改进遗传算法

遗传算法具有独有的特性,它采用选择、交叉和变异等策略,获取的解为全局最优解,而且无需计算函数的导数,是一种只考虑输入与输出关系的黑箱方法,因而适用于处理各种复杂问题。由于自由曲面的不规则性,自由曲面最短距离是CAD/CAM领域一个最重要的研究课题之一,也是一个难题。文章基于自由曲面的特性,在遗传算法中引入新的特殊个体,通过大量的计算与分析,提出了求自由曲面之间最短距离的一种新的改进遗传算法,并给出了计算实例,效果显著。

基于拟随机序列求解点到自由曲线最短距离

自由曲线因没有已知的解析表达式,轮廓常用离散点表示。在进行计算机辅助几何设计或求解轮廓的形状误差时,无法得到计算点到自由曲线的最短距离。提出用非均匀有理B样条表示自由曲线,应用改进遗传算法重建自由曲线,基于拟随机Halton序列均匀产生数据参数值计算点到重建自由曲线最短距离。实例证实了所提出方法不仅算法简单、计算速度快,而且求得距离能够逼近理论值,精确度非常高,适于在逆向工程及自由曲线轮廓度误差精密评定中推广应用。

网络中最短距离的递归算法

提出了在搜索过程中采用标记最短距离,调用递归函数用回溯搜索法求解网络最短距离的算法。该算法可以方便地求解复杂网络或复杂迷宫的通道与最短距离问题,在求解结果中给出从起点到网络通道上任意点的路径标识和最短距离值等信息,在无向加权图的最短路径求解中,显示出比Dijkstra方法小的时间复杂度。该算法克服了传统回溯法求解复杂迷宫时被时间复杂度和空间复杂度困扰的难题,显示出良好的应用前景。

基于理论最短距离变权重A~*算法的路径规划

在栅格化的障碍物地图中,将简单高效的A~*算法引入解决路径规划问题;为了提高路径规划效率,减少搜索节点数量,提出了一种在规定的椭圆区域内,基于理论最短距离动态改变A~*算法中估价函数权重的最短路径算法;该算法将搜索范围限定在规定的椭圆区域内,椭圆以起点和终点为焦点,利用统计分析与路径中障碍物尺寸相结合的方法计算长轴参数;将各节点实际代价权重赋予动态变化的权值,以实际代价与起点O到终点D的直线距离的比值为该点权重,且规定了上下限以保证搜索精度;同时,对节点估计代价赋予惩罚函数,远离理论最短路径距离的节点将获得较大的惩罚值,使最终路径靠近理论最短路径;通过仿真实验证明,该算法在保证搜索精度的前提下,大大提高了搜索效率。

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。

基于遗传算法求解两曲线间最短距离

针对传统算法求解平面两条曲线间最短距离较为困难的问题,提出一种基于遗传算法的求解方法。该方法通过交替求解一条曲线上样本点到另一条曲线上样本点之间最短距离的方式对问题的可行域进行优化搜索。并对传统遗传算法做了两方面的改进,一是根据曲线自身特征分区间选取初始种群,使其能够合理地分布在寻优空间;二是对交叉结果进行跟踪,确保交叉成功后的个体优于父代个体。最终实例验证结果表明,该算法能较好地收敛到此类问题的全局最优解。

基于最短距离的粘连细胞分离点对的自动配对

利用基于凹点搜索和最短距离的构造分离线的方法分离串联淋巴细胞时,需要自动实现相应凹区域的配对。对于两个细胞粘连的情况,由于恰好存在两个凹区域,故不存在自动配对问题;对于三个细胞串联、存在三个凹区域的情况,通过判断分离线是否与核心三角形相交实现自动配对;对于三个细胞串联、存在四个凹区域的情况,先计算各凹区域到核心钝角三角形的最短距离、同时获得四个端点,然后利用其坐标与核心坐标的关系进行自动配对。设计的分离方法能够满足两个细胞粘连和三个细胞串联情况的准确、快速、自动分离。

URBS曲面间的最短距离

该文在讨论B样条基函数区间拓展的基础上 ,运用区间细分算法和求解非线性方程组的拟牛顿迭代法 ,提出了一个有效的求解距离的方法 ,该算法解决了 2张NURBS曲面间的最短距离计算问题。实现这一算法的关键是利用区间算法估算出所有解区间 。

支持近似最短距离查询的高效图加密机制

近似最短距离查询是图检索的基本模式.为了保护外包数据安全,通常对图数据进行加密.已有加密方案使用两跳覆盖模型构建加密图索引,导致索引结构复杂,降低了查询效率.本文提出了一种基于图压缩的加密机制,可以提高图的检索效率,并且支持加密图最短路径查询.该机制使用K-mediods聚类使得图中的节点按照距离分成K个簇,每个簇内的节点使用其中心节点代理,当查询2个点间最短距离时,对于相同簇内的点直接查询,对于簇间的点使用代理节点查询距离.实验结果表明该机制有效地减少了查询时间,提高了查询效率,且查询结果误差度在可接受范围内.

遗传算法在求解空间曲线与曲面间最短距离中的应用

基于曲线与曲面的Bezier表示,将空间任意曲线与曲面离散为空间有限个独立点,然后采用遗传优化方法求解两组点集间的最短距离。在此基础上确定精确解所在的曲线段与曲面片,最终采用连续优化方法求出问题的精确解。