一类Min—Max—Min问题的极大熵函数法

研究了一类由连续可微函数构成的无约束Min—Max—Min问题的数值求解方法，且通过构造目标函数的极大熵函数将其转化为无约束优化问题，并建立了基本算法，给出了数值算例，表明算法是可靠和有效的．

基于Max-min distance聚类算法的园地空间聚类--以永泰县嵩口镇为例

空间聚类是空间数据挖掘的重要手段之一。本文研究了一种基于质心点距离的Max-min distance空间聚类算法:通过加载园地图斑数据,计算其园地图斑质心,判断聚类中心之间的距离,并将符合条件的园地图斑进行聚类,最终将聚类结果可视化表达。本文的算法是利用Visual Studio 2017实验平台和ArcGIS Engine组件式开发环境,采用C#语言进行编写。实验结果表明:1)Max-mindistance聚类通过启发式的选择簇中心,克服了K-means选择簇中心过于邻近的缺点,能够适应嵩口镇等山区丘陵地区空间分布呈破碎的园地数据集分布,有效地实现园地的合理聚类;2)根据连片面积将园地空间聚类结果分为大中小三类,未来嵩口镇可以重点发展园地连片规模较大的村庄,形成规模化的青梅种植园。

基于min-max准则与区域划分的I-k-means-+聚类算法

针对I-k-means-+算法聚类结果不稳定、求解精度较低的问题,提出一种基于min-max准则与区域划分的I-k-means-+聚类算法.首先,提出min-max准则,计算每个数据点到最近中心的距离,优先选择距离最大的数据点作为新的聚类中心,避免多个初始中心聚集在同一个簇中的情况;其次,将分裂簇中的数据点分割到不同区域,在每个区域中选取一个数据点作为候选中心,以增加候选中心的多样性;最后,对于配对失败的簇,通过增益重新选择新的分裂簇与原删除簇再次配对,以提高配对成功率,进一步降低目标函数值.实验结果表明,与I-k-means-+算法相比,本文算法在运行效率基本相当的前提下,求解精度平均提高6.47%,且聚类结果更稳定;与k-means、k-means++算法相比,本文算法的求解精度更高.

一种基于最小值和Min-Max方法修正的科研项目综合相似度计算方法

对于科研项目查重,常规方法为对科研项目的项目名称、申请书等项目组成部分分别进行相似度计算,加权处理得到综合相似度后再判断项目的相似度,不易区分客观上有一定相似度而实际上不相似的科研项目.提出一种基于最小值和Min-Max方法修正的科研项目综合相似度计算方法,先设定项目组成部分相似度最小值,低于最小值的项目组成部分不参与项目综合相似度计算,再基于Min-Max方法对项目组成部分相似度进行修正,经过修正的相似度加权处理后得到项目综合相似度.实验结果表明,基于最小值和Min-Max方法修正的计算方法能较大程度提高似相似实际不相似科研项目综合相似度的精确度.

LPV时滞系统的准Min-Max鲁棒模型预测控制

对于输入有约束的LPV时滞系统,提出了准M in-M ax鲁棒模型预测控制.将无限时域“最坏情况”的目标函数分解为当前性能指标和终端代价项,给出了新的鲁棒性能指标上界和系统稳定的充分条件,通过求解LM I的凸优化获得状态反馈控制律,而LM I的可行性保证了闭环系统的稳定性.最后通过truck-tra iler系统仿真验证了所提方法的有效性.

改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

应用改进的广义模糊Min-Max神经网络进行样本分类,并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数,再运用TSK模糊系统实现函数建模,该方法的优势在于,改进的广义模糊Min-Max神经网络具有较好的自适应分类能力,可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分,有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性。实验结果证明,该方法实用有效。

多元LDPC码Min-max自适应译码算法

为了降低多元低密度奇偶校验(Low-density parity check,LDPC)码Min-max译码算法的运算量,提出一种自适应Min-max(Adaptive Min-max,AMM)译码算法。该方法以Min-max算法为基础,以每次迭代后的校验节点错误率(Checknode Error Rate,CER)为调节参数,采用自适应算法对变量节点的向量长度进行截短,去除置信度较低的分量,仅对置信度较高的分量进行更新。当CER降低到一定程度时,对校验节点个数进行自适应截短,仅对不满足校验方程的校验节点进行消息迭代更新,进一步降低AMM算法的复杂度。仿真结果表明,在相同误码性能条件下,AMM算法运算量较固定长度截短的Min-max算法减少20%。

Min-Max-Min问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数和约束函数都是一阶连续可微的离散M in-Max-M in问题。利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的。

基于MIN-MAX云重心推理的目标威胁评估方法

将云推理技术引入信息融合领域,提出一种新的基于MIN-MAX云重心推理的威胁评估方法。按照实际应用背景下目标的特点,构建分层式威胁评估属性集合;定义云群、云族、云三层隶属关系,对各属性进行云模型转换,并根据各属性的云模型设计前件云发生器;依据专家经验,构建推理规则库,并设计MIN-MAX云重心推理算法,将归一化属性值输入相应的前件云发生器,生成属性云滴,通过由下而上地逐级推理,得到威胁度云滴;最后,将经过多次重复推理得到的威胁度云滴输入逆向云发生器,输出值作为最终的威胁程度。以联合防空作战为背景,仿真实现了空中目标的威胁评估,验证了该方法的有效性。

应用min-max标准化分析法测定区域经济增长差异——以陕西省榆林地区为例

以陕西省榆林市为例,通过建立测算指标体系,利用min-max标准化分析法对相关经济数据进行标准化处理,测算经济增长的综合指数排名,分析经济增长差异的原因,提出缩小区域经济发展水平差异的战略。

无师General Fuzzy Min-Max人工神经网络

针对一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)神经网络不能够完全无师聚类和自适应在线学习的问题,提出了一种无师训练的一般模糊极小极大(generalfuzzymin max,GFMM)人工神经网络。它继承了GFMM网络的优点,可以输入n维模糊量,尤其是新增加了无师学习的功能,弥补了GFMM网络不能自适应在线学习新类的缺陷。实验测试结果与分析表明,该网络在自动目标识别的实际应用中具有广泛的适用性。

一种基于分层译码和Min-max的多进制LDPC码译码算法

该文在现有译码算法的基础上提出一种高效的非二进制低密度奇偶校验码(NB-LDPC)译码方法,充分利用了分层译码算法与Min-max算法的优点,不但译码复杂度低、需要的存储空间小,而且可将译码速度提高一倍。应用该算法,对一种定义在GF(25)上的(620,509)码进行了仿真。该码的仿真结果表明:在相同误码率下,该文译码算法所需最大迭代次数仅为Zhang的算法(2011)的45%。

平面上的min-max型点-线选址问题

本文研究两类平面选址问题; (1)求一直线到n个给定点的最大加权距离为 最小;(2)求一点到n条给定直线的最大加权距离为最小.对这两个非线性优化问题。我 们给出最优解的刻划及迭代次数为多项式的算法.

基于Min-Max方法和移动轨迹融合的车辆无线定位算法

针对无线信号易受外界因素干扰而造成定位突变的问题,提出一种融合Min-Max方法和移动轨迹方法的车辆无线电定位算法,并进行外场实验验证。结果表明,该算法的定位精度高于其它算法;超过90%的样本数据定位误差小于2m。

带阈值的Min-max模糊Hopfield网络的稳定性与容错性分析

本文讨论了带阈值的Min-max模糊Hopfield网络的性质，并研究了该网络的一致稳定性与平衡态的Lyapunov稳定性。给出了一个模糊模式成为该网络吸引子的等价条件。然后在一定的条件下，得到了这个网络吸引子的一个非退化的吸引域，从而我们所建立的模糊神经网络模型具有较强的容错性。最后的例子证实了这一点。

一类min-max-min问题的区间算法

讨论了一类由一阶连续可微函数构成的无约束min-max-min问题．通过构造目标函数的区间扩张、无解区域删除原则,建立了求解min-max-min问题的区间算法,证明了算法的收敛性,给出了数值算例．理论证明和数值结果表明方法是可靠和有效的．

General Fuzzy Min-Max神经网络的改进与应用

针对 General Fuzzy Min- Max(GFMM)神经网络不能自适应学习新类的缺陷 ,提出了一种基于该网络的无师训练改进算法。它一方面继承原 GFMM网可以处理模糊输入量的优点 ,重构了网络中的模糊隶属度函数 ;另一方面结合ART2神经网络无师学习的特点 ,引入了网络警戒门限和运行状态切换控制。改进后的 GFMM神经网络完全具备了自适应调整和无师学习的能力 ,并展现出了良好的并行处理性能。自动目标识别中的应用结果表明

Max-Min蚁群算法在固定货架拣选路径优化中的应用

固定货架拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题 .为NP完全难题 .使用Max MinAntSystemAlgorithm来求解该问题 ,计算机仿真结果表明该方法能较快地找到最优解 ,而且比神经网络。

分层组播中MAXMIN公平速率分配算法的运用

以分层多速率组播解决方案为研究目标,针对多速率组播与TCP单播共存网络的公平性问题,通过在分层组播中应用max min公平速率分配算法来得到各虚会话的公平速率,并采用二分法对速率集合进行不同粒度上的整合,给出了具体的分层解决策略,从而为异构网络环境中分层多速率组播在公平性前提下的有效实施提供了保障。

无线传感器网络中Min-Max定位算法的研究与改进

常见的基于测距的定位算法有Min-Max定位算法、三边定位算法和最大似然法,在研究这三种定位算法的同时,重点分析了Min-Max定位算法,并对其在定位边界区域误差较大问题提出一种有效的解决办法,并通过仿真进行验证。对比Min-Max及其改进方法的仿真结果表明,改进方法能有效改善定位边缘区域的盲节点的定位精度。