一种基于异常的自适应非选择性算法研究

本文研究的重点是检测器生成算法,在非选择性变异算法(NegativeSelectionMutation,NSMutation)的基础上,提出了一种自适应非选择性算法,完成了算法的设计、性能分析和实验。实验结果表明,新算法在正确检测、错误检测、计算时间上都表现出优越的性能。

选择性平均的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统阈值算法

阈值的准确设定是有效降低φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统误报和漏报率的关键。针对该问题,提出了一种基于选择性平均的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统阈值算法,采用相关差值预挑选的方式确定信号模板,进行阈值模板匹配。理论和实验研究表明:提出的选择性平均阈值算法,能够更有效设定阈值,提高信噪比,降低φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统的误报和漏报率,与直接平均和移动平均阈值算法相比,所提出的选择性平均阈值算法将误报率分别降低了5%和3%,漏报率均降低了2%;信噪比分别提升了2.55 d B、1.1 d B。所提出的算法有助于提高φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统在实际应用中可靠性。

基于选择性集成算法的浸出率混合预测模型

一个精确的模型对浸出过程中浸出率预测是十分重要的。针对湿法冶金浸出生产过程中浸出率在线检测的难点,提出一种有效的混合建模方法,建立浸出率的预测模型。在对浸出过程进行分析后,建立了一个浸出过程机理模型。由于机理模型与实际之间存在着较大的误差,因此建立了混合模型来减少误差。随后,针对小样本建模问题,提出了基于二进制PSO算法的选择性bagging集成算法,并将该算法应用于混合模型的误差补偿中去。实验结果表明该混合模型的预测精度比其他模型的预测精度高。

零树小波图像编码中的一种选择性系数扫描算法

针对图像作小波分解后各子带系数的分布特征 ,提出一种自适应的系数顺序选择算法 ,用于基于零树结构的图像编码中 .结果表明 ,该算法在不增加编解码复杂度和码率的前提下 ,较为有效地保存了原图像的高频细节 ,改善了重建图像的视觉效果 .在低码率的视频和图像编码应用中 。

无线传感器网络选择性DV-Hop定位算法

针对传统的矢量跳距(DV-Hop)定位算法平均定位误差大的问题,提出了一种具有选择性的改进DV-Hop定位算法。该算法首先剔除长距离信标节点信息,更新最小跳数与平均每跳距离,再次根据信标节点的实际距离和估计距离的误差进一步修正平均每跳距离。仿真结果表明:选择性DV-Hop定位算法能有效地减小平均定位误差,适应各种网络。

小波变换及其在影像表示中的应用和其方向选择性算法的改进

小波理论是研究多分辨率信号处理的理论,目前被公认为有前途的新理论。金字塔结构的影像处理、影像理解,现代GIS处理多比例尺的要求以及地形、场论中的逼近均需有关这一理论的支持。本文利用小波变换分解原始影像以实现影像的小波表示,并发展为任意方向的小波变换、逆变换,利用它检测航片中建筑物及其阴影的公共边缘。这种表示方式可为某些影像特征或识别目标提供较为经济的分辨率,该表示方式使影像中具有一定层次的结构更易于发现和利用。实验结果证明了此方法是有效的。

一种基于高效视频编码的选择性混合加密算法

针对传统视频加密方法无法保证兼容性等问题,提出一种基于高效视频编码(HEVC)的选择性混合加密算法。考虑到HEVC的高压缩比、高效加密标准(AES)与三重数据加密标准(DESede)的复杂性,选择HEVC编码器中读入的YUV视频帧数据作为加密对象,Y分量采用128位高级加密标准加密算法,U,V分量采用112位Trible DESede算法加密。实验结果表明,提出的混合加密使视频的峰值信噪比平均下降18 d B,感知加密性良好,可正常播放未解密的视频,兼容性与安全性得以同时保证。

一种不平衡水声目标数据的选择性集成算法

针对不平衡水声目标数据分类问题,本文提出了一种间隔和差异性融合的选择性集成算法。从理论上给出了单纯增加差异性无法改善泛化性的原因,融合间隔和差异性构造了选择性度量,利用选择性度量对基分类器进行选择性集成从而形成最终分类器。实测水声目标数据试验结果表明:本文算法整体性能优于AdaBoost算法和常规选择性集成算法,说明其更适合处理不平衡水声目标数据分类问题。

基于随机贪心选择的选择性集成算法

针对现有的基于贪心选择的选择性集成算法易过早陷入局部最优的问题,提出一种基于随机贪心选择的选择性集成算法(SERGS);该算法引入了随机化策略来扩展贪心搜索的搜索空间,从而降低了算法陷入局部最优的可能性,并且算法的计算性能也得到了改善。在UCI数据集上的实验表明,与现有的集成学习算法和选择性集成算法相比,SERGS的分类精度高于其他算法,且建模时间少于同类型的算法。

基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复杂.针对上述问题,本文提出了一种基于特征约简和选择性集成算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,对在线采集的MSWI过程变量和离线化验的DXN排放浓度数据进行预处理,获得具有小样本高维特性的建模样本;接着,基于变量投影重要性(VIP)值和特征约简比率值确定模型输入特征;最后,基于操纵训练样本的集成构造策略构建自适应确定核参数的选择性集成模型.采用国外文献和国内工业MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性.

基于分类问题的选择性集成算法研究

集成学习是时下非常流行的机器学习算法,它是通过集成多个模型的输出结果来实现的。但随着基学习器数目的增多,集成学习的预测速率明显下降,其所需的运行内存也迅速增加。对此,本文提出了选择性集成分类算法,该算法首先采用集成学习思想训练一定数目的分类器,然后综合多个评价标准对一些效果较差的分类器进行剔除,并使基分类器具有一定的差异性,来实现选择性集成学习,并在不同数据集进行实验论证了该算法的泛化能力与有效性。

基于SM4的选择性视频加密算法

针对目前实时视频泄露问题日趋严重的现状,提出了一种基于SM4算法和选择性视频加密算法的混合视频加密算法。利用SM4算法的强安全性,对加密技术中的密文反馈模式进行了改进,并和实用性较强的选择性视频加密算法进行混合产生一种新的视频加密算法。在保证视频加密效率的同时,极大程度地提升了视频数据在传输过程中的安全性。实验结果表明,本算法在视频加密传输的实时性和可靠性方面具有更高的时效性和抗攻击能力。

多媒体流调度的选择性PeriodPatch算法的研究

在流式媒体应用中 ,流调度算法通过降低系统延迟等策略显著提高了系统服务能力。在Patching和 Period Patch算法的基础上 ,引入若干提高系统性能的策略 ,提出一种选择性 Period-Patch流调度算法。为评价选择性 Period Patch算法的性能 ,通过仿真实验 ,比较选择性 Period-Patch算法与 Patching和 Period

一种高效的视图维护算法

通过选择性算法将增量式视图维护和视图自维护有效地融合在一起 同时它还利用相关性算法对不相关更新进行过滤 ,可以有效地降低消息总数和数据的通信量 ,从而大大提高视图维护的效率 。

基于量子混沌映射降低OFDM系统PAPR的算法研究

针对OFDM系统存在较高峰均功率比的问题,提出基于量子loigstic混沌映射的改进选择性映射算法,采用量子loigstic混沌映射作为随机相位序列矢量,解决了传统loigstic混沌映射的不动点和稳定窗问题,提供数目众多,具有良好相关特性和随机特性,易于产生和再生的信号。仿真结果表明所提算法有效降低了系统的峰均比,扩展了候选序列数量,减少了冗余信息传输量,降低了系统的边带功率,并在OFDM技术中具有广阔的应用前景。

基于FSAGE的OFDM系统信道与频偏联合干扰消除算法

针对正交频分复用(OFDM)系统服务应用在诸如城区等信道多径衰落严重的场景,提出一种信道及载波频偏联合干扰消除的频域空间选择性期望最大化(frequency-space-alternating generalized expectation-maximization,FSAGE)算法.该算法首先对频域频偏进行预估计及预消除,然后通过权值迭代方式进行信道干扰消除及频偏精确跟踪.仿真结果表明,该算法能够降低信道与频偏干扰消除算法的迭代次数和处理时延,有效地消除由于信道多径衰落以及频偏引入的联合干扰.与空间选择性期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法相比,所提出算法的性能有较大提高.当信噪比为20 dB时,可获得较优的误码率.

自适应免疫算法的SVME用于水下目标识别

针对用支持向量机集成提高水下目标识别正确率会使识别系统更加复杂的问题,提出了一种以自适应免疫算法(AIA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即AIA-SVME算法)进行分类器优化选择,对实测水下目标声信号进行分类识别。与分类器全部集成的识别实验对比证明,该算法在选择9%的分类器后仍可以达到分类器全部集成的识别效果,不仅保证了识别精度,还使得识别系统大幅度精简,节省在线识别的时间。该研究对于水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要理论价值和实际意义。

降低DCO-OFDM系统峰均功率比的IGA-SLM算法

针对可见光通信中直流偏置光-正交频分复用(DCO-OFDM)系统存在的高峰均功率比(PAPR)问题,可采用选择性映射算法来降低系统的PAPR。由于选择性映射算法只能在有限组相位旋转序列里选择局部最优,因此引入遗传算法来搜索全局最优解,同时针对遗传算法容易产生过早收敛的问题,文章提出自适应调整机制、自适应多点交叉机制、最优解保护机制和立即淘汰机制来改进遗传算法,进而提出改进型遗传选择性映射算法(IGA-SLM)。仿真结果表明,该算法可显著降低可见光通信DCO-OFDM系统的PAPR。

一种自适应液位控制算法在滤汁快沉中的应用研究

在糖厂的滤汁快沉系统中,滤汁平衡箱液位受进、出口管道流量等因素影响而出现偏离正常值范围,需借助人工操作完成液位调节。为了减少人工操作,本文根据采集到的关键数据及选择性控制算法,设计一套基于数据关系模型分析及选择性液位控制的自适应液位控制算法,实现快沉系统中的平衡箱液位由异常状态向正常状态的自动切换,进一步增强快沉控制系统的自适应性。

移动Ad Hoc网络中TCP性能的分析和改进

分别采用静态链状拓扑和动态网络拓扑,通过仿真分析和比较了不同TCP版本在移动AdHoc网络中的性能。文中还提出了一种改进的选择性应答算法(SSACK),以解决移动AdHoc网络中由于高丢包率和路由重建引起的TCP接收窗的"缺口(gap)"问题。仿真结果显示,改进的SSACK算法在一定程度上改善了移动AdHoc网络中的TCP性能。