简介：摘要利用神经网络进行心电图识别时，存在神经网络网络结构、初始权值以及网络的动量因子、学习参数难以确定，易陷入局部极小、过拟合等问题。遗传算法具有很强的全局寻优能力，能以较大的概率找到全局最优解，提出一种改进的GA-BP混合训练算法，优化神经网络的权值和结构，应用于自动识别心电图，收到良好的效果。

简介：为解决无线Mesh网络中的信道分配问题，提出了基于博弈论的信道分配（GBCA）算法。该算法将无线Mesh网中各节点的信道分配过程作为一个博弈过程，信道分配策略作为博弈者的策略选择，信噪比函数为博弈的效用函数。基于NS2的仿真结果表明该算法在吞吐量和丢包率方面都有较好的性能。

简介：将Hilbert-Huang变换（HHT）算法和Prony算法相结合进行电力系统低频振荡模式识别。利用HHT算法对实测信号进行经验模态分解,使之分解成处于不同频率的固有模态函数（IMF）;然后根据Hilbert变换,分析IMF分量的频率和相位,提取出含主导低频振荡模式的IMF;利用Prony算法对含低频振荡模式的IMF进行分析,提取出低频振荡模态参数,准确识别低频振荡模态。通过算例分析,证明了该方法可提高模态识别的精确性,验证了提取低频振荡模态参数的有效性。

简介：VB作为一种可视化的面向对象的编程语言，从产生至今已有20多年，虽然在信息技术、互联网技术飞速发展的今天，绝大部分系统、软件的开发已经走向B／S的模式，但不可否认VB在一些基于C／S模式的中小型系统中仍然以其简单易用、轻巧灵活的特点占有一席之地，而系统中对于所连接数据库的后期操作则是系统应用的重要保障，借助数据绑定控件的算法和思路，可以通过简短、易懂的代码高效、方便地实现数据库操作．

简介：给出了一种基于LPQ特征向量的帘子布疵点识别方法。首先给出了局部相位量化（LPQ）的定义,,然后计算帘子布样本图像的LPQ特征向量,使用PCA降维处理,再利用降维后的LPQ特征向量对预先设置的BP神经网络参数进行最优选择,最后利用最优的BP神经网络作为帘子布疵点分类器。此识别算法能对断经、浆斑、劈缝、稀经和经线粘连等帘子布疵点进行有效识别。

简介：近年来各省级地震台网SEED文件数据量急增.在数据处理过程中,利用原有的串行解压缩算法批量解压缩地震波形数据时存在操作繁琐、耗时较长的问题.本文引入了MapReduce并行编程模型,根据该编程模型思想结合原有串行解压缩算法,提出了一种并行解压缩地震波形数据的算法,并给出了算法的设计与实现.本文从正确性、运行效率以及可扩展性三个方面进行了对比实验,验证了使用并行算法解压缩数据的效率较高,并且能够一次实现批量地震波形数据的解压缩,且操作简单.

简介：灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。针对原有灰关联分析的雷达辐射源识别方法的缺陷,本文研究了利用面积计算灰关联度在辐射源识别中的应用,并与传统灰关联度方法进行了比较。仿真结果表明了本文方法运用在辐射源识别上的可行性及有效性,可以有效地提高辐射源识别的正确率。

简介：由于部分传输序列（PTS）的峰值平均功率比（PAPR）光正交频分复用还原技术（O-OFDM）系统具有更高的计算复杂度，一个新的两阶段迭代算法提高PTS（ts-eia-pts）提出了具有较低的计算复杂度的降低PAPR算法是。仿真结果表明，所提出的ts-eia-pts降低PAPR的算法可以减少通过原始信号序列划分成4个子块，在ND=5的剩余阶段的条件18.47%的计算复杂度。此外，它具有几乎相同的PAPR性能和相同的比特错误率（BER）性能的eia-pts算法，随着子载波数的增加，计算复杂度可以进一步降低。因此，该ts-eia-pts降低PAPR的算法更适合于实际应用系统。

简介：

简介：基于扰动观察法的光伏发电系统最大功率跟踪算法的速度和精度决定了算法的有效性。通过在Matlab/Simulink仿真平台上验证算法的性能,深入分析了算法在不同跟踪步长下的动态性能和稳态性能,要同时兼顾算法的跟踪速度和跟踪精度通常难以确定合适的跟踪步长,研究算法的动态跟踪步长,以达到自动兼顾算法的速度与精度,显得非常必要。

简介：针对弹丸激光靶测速系统中弹丸过靶时间提取算法影响测试精度的问题,提出使用重心法提取过靶信号特征点的方法.该方法求解过靶波形重心作为过靶信号特征点,通过对重心法、斜率法、下降沿一半法和峰值法的仿真分析可知,重心法具有最佳的抗噪声性能,误差最小.试验验证表明：对比使用不同处理方法解算得到的速度值,发现重心法弹丸过靶信号特征点提取算法具有最高的速度精度,对提升激光靶精度有一定的工程应用参考价值.

简介：基于决策类划分多变量决策树是一种新型的决策树算法,该算法对训练集分区进行多变量决策运算后,可能取得多个决策逻辑规则。最优逻辑约简法则使用逻辑运算及选择运算构造出一种择优运算方式,以取得最优的逻辑约简规则,是对该算法的一种有效补充。实验证明该算法在取得最优决策逻辑规则方面效果明显,但在现实情况中可依据实际情况不同对引用此法则进行取舍。

简介：为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选，设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像，采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征，基于神经网络集成分类算法，通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习，实现霉变烟的在线检测识别。经过测试，该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示，采用霉烟靶物单独过料时，机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上；将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时，系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明，机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。

简介：摘要随着我国社会经济的快速发展，各个行业都有了快速的发展。电力行业的发展也是极为迅速，提出了新的基于地理信息的变电站选址定容模型和算法分析。首先本文通过对多边形地块低价选址问题进行研究，从中发现在选址问题中存在地块的边界效应，利用边界效应在模型中加入线性约束，进而确定选址的最佳位置，大大提升了选址的效率。然后利用相应的算法实现对临近低价地块的快速筛选，节省了算法耗时，最后利用算法实例来表明这种选址方法的可取性。

简介：在较大规模的无线传感器网络周期性数据采集应用中，经常会出现异构网络，LEACH等协议没有考虑节点的异质性。提出一种基于多级异构网络的高效路由分簇协议，考虑了节点的异质性，为不同类型节点设置不同簇头选举概率及阈值函数，优化簇头选举策略，较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点。实验结果表明，能够高效地利用传感器网络采集数据，网络负载总体均衡，并延长网络生存周期。

简介：将Lasso算法和logistic回归模型相结合并且引入P2P个人网络信贷评估体系,通过模拟实验的结果发现,在全变量logistic模型、Lasso-logistic模型、Ridge-logistic模型中,Lasso-logistic模型对于变量的压缩效果要更好,有助于简化模型;虽然三个模型在进行预测的结果上并没有显著的差异,但是Lasso-logistic模型在计算效率上更胜一筹,在处理大量数据的情况下更有效率。

简介：为在计算机辅助机械设计中,特别是在三维打印技术研发过程中快速获取机械零件三维几何模型的切片截面,以所建立的几何模型切片过程数学表达式为基础,开发了针对特定几何模型数据结构文件的快速切片方法和截面生成处理算法。在需求分析、流程设计和界面设计基础上,完成了程序编制和软件开发。运行结果显示,程序运行正常,软件功能符合设计要求。软件还能够支持层叠堆积式三维打印机使用。

简介：云存储中，对远程数据的完整性验证是至关重要的。用户可以在不需要下载全部数据的情况下．验证存在云服务器中的数据是否完整。在某些应用场景中，用户需要存储他们的数据在多云服务器上，同时，为了，减少验证的开销，验证检测算法必须是高效的。针对这种情况，提出一种新的远程数据完整性检测模型：在多云环境下，基于身份的分布式数据持有型验证，即ID-DPDP模型。此外，通过与其他方案进行对比分析，证明所提出方案是安全的、高效的。

简介：摘要化工项目由于项目工艺流程复杂，物料众多等因素而造成在开展环境评价中确定污染物源强采用其他方法可靠性受限，本文简述了衡算在化工项目确定污染物源强中应用，通过物料衡算和水平衡两方面对其进行了分析，提出了污染物源强确定工作中的相关注意事项。

简介：利用粒子群算法本身的个体信息和全局信息,采用遗传算法的交叉、变异操作策略,对蚁群算法进行优化,提出了新的改进的蚁群算法,并将改进后的算法利用到物流路线的规划上。实验结果表明改进算法有较好的有效性和实用性。