搜索结果: 136-150 共查到“信息科学与系统科学 算法”相关记录500条 . 查询时间(1.237 秒)
针对K-means 聚类算法过度依赖初始聚类中心、局部收敛、稳定性差等问题, 提出一种基于变异精密搜索的蜂群聚类算法. 该算法利用密度和距离初始化蜂群, 并根据引领蜂的适应度和密度求解跟随蜂的选择概率P; 然后通过变异精密搜索法产生的新解来更新侦查蜂, 以避免陷入局部最优; 最后结合蜂群与粗糙集来优化K-means. 实验结果表明, 该算法不仅能有效抑制局部收敛、减少对初始聚类中心的依赖, 而且...
由于数据被核化后不能还原, 使核方法的应用受到局限. 对此, 提出一种基于Multi-kernel 和KRR的数据还原算法. 首先, 通过同类数据中已知数据进行多次核化迭代, 使已知数据在超高维欧氏空间中呈线性; 然后, 利用已知数据对同类未知数据进行线性表示, 并以Kernel ridge regression (KRR) 算法进行未知数据的回归; 最后实现数据还原. 选取Iris flower...
基于概率分布估计的混合采样算法
不均衡数据学习 类内不均衡 混合采样 概率分布估计
2014/5/7
在类别不均衡的数据中, 类间和类内不均衡性问题都是导致分类性能下降的重要因素. 为了提高不均衡数据集下分类算法的性能, 提出一种基于概率分布估计的混合采样算法. 该算法依据数据概率分别对每个子类进行采样以保证类内的均衡性; 并扩大少数类的潜在决策域和减少多数类的冗余信息, 从而同时从全局和局部两个角度改善数据的平衡性. 实验结果表明, 该算法提高了传统分类算法在不均衡数据下的分类性能.
基于CD-RSF 算法的航天器姿态确定
航天器姿态确定 风险敏感滤波 中心差分 鲁棒估计
2014/4/11
针对具有模型不确定及初始误差较大的航天器姿态确定系统的滤波问题, 提出一种基于中心差分风险敏感滤波(CD-RSF) 算法的航天器姿态确定方法. 该方法利用风险敏感滤波更具鲁棒性的特点来估计模型不确定的航天器姿态, 并利用中心差分求积分法来解决风险敏感器滤波中难以处理的积分. 该方法能够消除由于模型不确定和初始误差大而导致的滤波收敛速度慢, 甚至发散的现象, 使得姿态确定算法更具鲁棒性. 仿真结果验...
一种景物平面法向已知条件下的单应矩阵快速分解算法
位姿估计 单应分解 混合视觉伺服
2014/4/11
针对机器人混合视觉伺服控制中的摄像机位姿估计问题, 分析欧氏单应矩阵的基本性质, 提出一种景物平面法向已知情况下的欧氏单应矩阵快速分解算法. 仿真实验结果表明, 所提出的算法实现简单, 避免了矩阵奇异值分解运算和从多组分解结果中确定惟一解的过程, 能够较好地满足视觉伺服控制系统的实时性要求.
网络重叠社区发现的谱聚类集成算法
重叠社区发现 谱聚类 集成学习
2014/4/11
鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求, 提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA). 首先, 利用高效的近似谱聚类(KASP) 算法生成个体聚类集合; 然后, 引入个体聚类选择机制对个体聚类进行优选, 并对优选后的个体聚类建立簇相似图; 最后, 进行层次软聚类, 得到网络节点的软划分. 实验结果表明, 与代表性算法(CPM, Link, COPRA, SSDE) 相...
求解广义支持向量机的光滑型算法
支持向量机 光滑函数 光滑算法 KKT系统
2014/4/11
提出一种求解支持向量机(SVMs) 的光滑型算法. 该算法基于其对偶优化模型的KKT系统, 提出一类新的光滑函数族, 将其KKT系统重构为一个光滑方程组, 并采用光滑型算法进行求解. 在适当的条件下, 该算法是全局收敛和局部超线性收敛的. 多个算例表明该算法非常有效, 具有广阔的应用前景.
参数适应性分布式差分进化算法
分布式差分进化 适应性参数 迁移机制
2014/4/11
提出一种适应性分布式差分进化算法. 将初始种群分为多个子种群, 并设计子种群间的迁移机制, 当满足迁移条件时, 根据冯⋅诺依曼拓扑结构, 子种群内的优秀个体代替其邻域的较差个体, 使得整个种群实现信息共享. 同时, 根据个体适应值变化情况, 对每一个体分配不同的缩放因子?? 和交叉率CR, 提出?? 和CR的适应性策略. 实验结果表明, 所提出算法有利于对解空间进行广泛探索, 避免算法...
带审敛因子的变邻域粒子群算法
粒子群优化 变邻域搜索 审敛因子 全局搜索
2014/4/11
针对基本粒子群算法在求解高维空间中的复杂多峰函数时容易发生早熟收敛而陷入局部最优的问题, 汲取变邻域搜索算法全局搜索的优势, 提出了带审敛因子的变邻域粒子群算法. 首先由基本粒子群的快速搜索能力得到较优的群体; 然后通过审敛因子判断发生早熟收敛的粒子, 并利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入早熟收敛的粒子进行优化, 从而得到全局最优. 相关实验表明, 带审敛因子的粒子群算法的性能较常规粒子群算法...
交叉口信号实时滚动优化模型及算法
信号控制 滚动优化 公交优先 遗传算法
2014/4/11
为了合理控制单交叉口交通流并且优先公交, 建立可变相序的实时滚动优化模型. 该模型将公交优先嵌入优化控制, 对每辆公交车实时分配权重系数, 以交叉口社会车辆和公交车辆的人均延误最小为目标, 优化确定相位序列和相位长度. 通过跳相来实现相序优化, 运用改进的遗传算法来求解. 具体实例表明, 可变相序的实时滚动优化模型能有效地减少系统的人均延误, 并能在尽量减小对社会车辆的影响下实现公交优先.
动态适应布谷鸟搜索算法
布谷鸟算法 L′evy飞行 动态适应 反馈控制
2014/4/11
介绍一种新的生物启发算法—–布谷鸟搜索(CS) 及其相关的L′evy 飞行搜索机制. 为了进一步提高算法的适应性, 将反馈引入算法框架, 建立了CS 算法参数的闭环控制统.将Rechenberg 的1/5 法则作为进化的评价指标, 引入学习因子平衡种群的多样性和集中性, 提出动态适应布谷鸟算法(DACS). 最后, 通过数值实验验证了所提出算法的有效性.
Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直...
推导了基于角增量和角速率的两种旋转矢量算法（RVA）及其计算误差，并从理论上分析、比较了两种RVA及其圆锥补偿误差（CCE）；在不考虑传感器误差情况下，对两种算法的CCE进行了基于典型圆锥运动的仿真。结果表明，两种RVA的CCE由采样频率和圆锥运动频率的比值定量确定：当比值大于1〖KG*9〗000时，相同子样数的两种算法的CCE相等；两种RVA具有圆锥误差补偿效应的范围为该比值介于3和1〖KG*9...
基于改进粒子群优化算法的离散混沌系统神经滑模控制
混沌系统 粒子群优化 滑模控制 神经网络
2014/3/3
针对离散混沌系统，提出了一种基于融合Powell法的粒子群优化策略（Powell-PSO算法）的神经滑模等效控制方法。该方法通过将BP神经网络的输出作为滑模等效控制的切换部分的系数，有效克服了传统滑模等效控制的抖振现象；利用Powell-PSO算法对神经滑模控制器的参数进行全局优化，提高了离散混沌系统的控制品质。实验仿真表明：该方法无需了解离散混沌系统精确模型，具有响应速度快、控制精度高以及抗干扰...