求旅行商问题的幂律变换优化蚁群算法

为解决旅行商问题,依据蚁群系统在蚁群算法中的优化,提出一种基于幂律变换的优化蚁群算法。首先,利用幂律变换优化蚁群算法以改善信息素局部更新公式;然后,在状态转移中使用幂律变换种群走过每条路径的次数,并通过归一化处理来分析信息素局部更新所造成的影响,以加快模型收敛速度;最后,随机加入莱维飞行对全局信息素进行扰乱,防止模型过早陷入局部最优。经过TSPLAB数据库提供的大量实例验证,幂律变换优化蚁群算法在保持较快收敛速度的基础上,能有效避免模型过早陷入局部最优。

有限Mbius变换群下的Haseman边值问题

对于复平面上具Lyapunov边界闭曲线保持有限Mbius群下不变且在边界曲线上带有位移函数的Haseman边值问题,给出了问题的可解性理论和解的简单表示形式.

Hilbert变换在波群统计中的应用——Ⅱ.波群平均历时长度和平均连长

本文报告波群统计特性研究结果的第二部分.提出用波包谱零阶、二阶矩和波面谱零阶、二阶矩计算平均历时长度和平均连长的新方法.用不规则波造波系统在水槽内产生的具有不同群性的三列不规则波作了验证,并与按Nolte和Hsu公式计算的平均历时长度和按Ewing公式计算的平均连长作了比较.验证和比较结果表明,本文提出的方法不仅可行,且具有一定的优越性.

基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法

本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.

一种基于精简粒子群优化的霍夫变换算法

为了提高现有霍夫变换算法的准确率及计算效率,提出了一种基于精简粒子群优化的霍夫变换算法.该方法将霍夫变换后解的参数作为粒子位置,将霍夫变换的累加数组值作为粒子的适应度值,每一次迭代更新粒子的位置和速度,并将所得粒子群的适应度值按降序排列,保留"强壮"粒子,组成精简粒子群.实验结果表明,基于精简粒子群优化的霍夫变换算法不仅可以提高霍夫变换的计算速度,而且可以获得较高的计算准确率,特别是对于复杂背景图像和高噪声图像也同样适用.

基于蚁群相似度加权霍夫变换的航迹起始

在雷达、红外等传感器的目标航迹起始时,目标的机动性以及数据的批处理会导致目标运动轨迹上偏离点的漏检。针对该问题,首先在Hough变换基础上,根据目标运动速度、幅度等信息置信区间与杂波干扰的不同,加上权重因子进行累积,然后进行目标的航迹起始,最后利用蚁群相似度检测起始轨迹上的偏离点迹。仿真结果表明,较之传统Hough变换,采用加权Hough变换算法能有效检测到目标航迹上的偏离点迹,提高目标检测概率。

基于能量变换与小波分解的QRS波群检测算法

目的使用能量变换与小波分解的联合算法检测心电信号QRS波群的特征点,为心电信号的自动分析提供新的手段。方法能量变换是基于信号的局部特征的,可以有效地突出信号的峰点或谷点;小波分解对信号做多分辨率分解,可以突出信号的特征信息;两种方法的结合更利于QRS波群的检测。结果使用30例样本检测算法性能,证明联合算法能够提高信噪比,对特征点的定位准确可靠。经MIT/BIH心电数据库的检测验证,其R波定位的正确率高达99.79%。使用心率趋势图分析计算结果,不仅可以完全纠正误检和漏检,而且能够定位异常的心搏。结论本算法能够准确、实时地识别被噪声严重干扰的心电信号的QRS波群,因而在心电信号的自动分析中有很好的应用前景。

基于旋转曲面变换的粒子群优化方法

针对粒子群优化算法(PSO)应用于多极值点函数易陷入局部极小值,提出旋转曲面变换(RST)方法.该方法通过将被优化函数映射到一个同胚曲面上,使当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的数值不变.当检测到陷入局部极小时,根据具体的优化函数,选择适当的变换参数,进行RST变换,从而得到问题的全局解.并对四个不同的测试函数进行了数值计算实验.结果表明,对于高维函数,当迭代步数相同时,旋转曲面变换粒子群优化算法与其他两种粒子群优化算法相比,具有稳定性要好,收敛速度快.

基于小波变换和频谱分析的交叉口群路径分级方法

为确定交叉口群的关键路径,建立了基于小波变换和频谱分析的路径分级模型.根据交叉口群交通关联性强的特点,通过小波变换对交通检测数据的降噪,以突显其短时变化特性;计算上下游交叉口进口流向交叉谱的一致性和位相,确定上下游流向的关联性和统计滞后关系,得出流向的特征向量,并应用模糊识别方法将路径分级,确定交叉口群的关键路径.采用南京市广州路交叉口群实测交通数据验证模型的有效性.结果表明,模型可实现交叉口群的路径分级,并识别其关键路径,为交叉口群交通信号协调控制奠定基础.

基于粒子群优化的模块化多电平变换器阶梯波调制策略

选取合适的开关角迭代初值是模块化多电平变换器(MMC)阶梯波调制方法实现的关键。为此提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的阶梯波调制策略。该策略采用PSO算法得到优化的开关角初值,再运用牛顿迭代法快速计算出开关角的精确解。所提出的方法辅以电容电压排序平衡策略可以有效地解决子模块电容电压均衡问题,具有低复杂度和开关频率的优点。以三相五电平MMC系统为例,搭建了低压物理模型的验证平台。仿真和实验结果证明了所提方法的正确性和可行性。

基于小波包变换和蚁群算法的纹理分类

提出了一种小波包变换和蚁群算法相结合的纹理分类新方法。首先采用小波包变换提取纹理图像的纹理特征向量,然后用蚁群算法进行训练和分类。实验表明小波包变换和蚁群算法应用到纹理分类领域,是一次有效的尝试。

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。

基于小波变换的QRS波群实时检测算法

本文研究了基于小波变换方法的心电信号QRS波群检测算法,通过对心电信号进行低通滤波、小波变换、差分平滑、阈值检测和修正策略等技术,提高了QRS波群的检测率。经MIT-BIH心律失常心电数据库全部48例数据的检验,QRS波检测灵敏度达99.82%,真阳性率达99.52%。在Windows环境下可实时实现。

基于小波变换和粒子群小波神经网络组合模型的有效停车泊位短时预测

基于停车场有效停车泊位短时变化特性,提出了一种小波变换和粒子群小波神经网络组合预测方法。首先,通过选择合适的小波函数对有效停车泊位时间序列进行多尺度的小波分解与重构,然后对重构后的时间序列分别采用小波神经网络进行预测,并利用粒子群算法对神经网络初始参数的选取进行优化,最后将各自外推的预测结果进行合成,得到最终预测结果。实例分析表明：与单独使用小波神经网络模型相比,小波变换-粒子群小波神经网络模型的预测精度提高了5-7倍,且预测稳定性较好。

基于小波变换的心电图QRS波群检测方法研究

本文就心电图信号的QRS波群检测提出了一种基于小波变换的信号特征提取方法 ,此方法对心电信号中QRS波群的时变特性及几种常见的心电干扰具有较强的鲁棒性。文中我们采用两种不同性质的小波为母小波对含有噪声污染的心电信号进行多尺度的小波分解 ,在没有预先消噪处理的情况下 ,较为准确、快速地检测出QRS波群的信息 ,并且以国际上广泛承认的心电数据库MIT BIH中的记录对算法进行检验。

基于蚁群算法的仿射变换参数求解

仿射变换参数估计是图像配准的关键技术,通过对仿射变换模型和配准算法的研究,提出一种基于蚁群算法的仿射变换参数估计方法,针对蚁群算法求解多维连续优化问题的不足,将仿射变换参数空间划分成若干子域,改进蚁群的搜索方法和信息素更新方法,快速搜索全局最优解,实验结果表明,该算法能够有效地估计仿射变换参数。

集合上非一一变换构成的群及其在矩阵代数中的表现

发现任意集合A上一个由非一一变换关于变换乘法构成的群与A的某个子集上一个变换群的同构 ;证明A上一个非一一变换f能出现在一个由A上变换构成的乘法群中当且仅当f(A)上的限制ResAf(A) f为f(A)上一一变换 .然后将结论用到矩阵代数中 ,给出数域F上n级矩阵M满足秩M =秩M2 的充要条件 .

三维荧光光谱-小波变换-粒子群算法联用快速识别测定浮游藻群落组成方法的研究

利用三维荧光光谱(EEMs)技术测定了实验室培养的分属5个门13个属的17种中国近海常见赤潮藻的荧光性质,通过db7二维小波变换提取赤潮藻三维荧光光谱的特征参量,采用系统聚类法构建荧光特征标准谱库,并利用多元线性回归辅以粒子群算法进行参数估计建立识别技术,实现了赤潮藻在门、属水平上的识别测定。测定样品中:赤潮藻纯种培养体在门、属水平上的平均识别正确率分别为96.1%和73.6%;对于优势度分别为60%,75%,80%,90%的赤潮藻模拟混合样品,优势藻在门水平上的平均识别正确率分别为86.7%,96.9%,98.7%,99.4%,识别相对含量分别为62.6%,72.7%,76.0%,81.6%;优势藻在属水平上的平均识别正确率分别为51.0%,68.9%,72.0%,78.8%;对于优势度达75%的赤潮藻实际混合样品,优势藻在门、属水平上的平均识别正确率分别为99.4%和75.9%。将所建技术用于围隔实验水样和现场调查采集水样进行分析,有效实现了浮游藻群落组成的识别测定,尤其是硅藻和甲藻的分类识别。

分数Fourier变换、矩阵群和时-频分析

本文从矩阵群的观点出发讨论了分数Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的数学描述并通过数字仿真直观地说明了它进行信号时－频分析的两个特点。结果表明，在矩阵描述下，经典的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换相当于一个置换矩阵：一般的分数Ｆｏｕｒｉｅｒ变换相当于一个广义置换矩阵；分数Ｆｏｕｒｉｅｒ变换全体构成的变换族可以用一个矩阵群来描述，多次变换运算完全转化为相应的矩阵乘法运算。最后，数字信号分数Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的仿真计算表明，分数Ｆｏｕｒｉｅｒ变换具有独特的时－频分析性质。

四阶幻方的变换群

四阶幻方共有7040个不同的形式,在8阶变换群的作用下便可得到880个基础形式.证明了存在1个32阶变换群,并将880个基础形式进一步分成220类.