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概率卷积在现代数字通信系统等领域具有重要而又基础的作用.文章提出了一种基于查找表构建技术的概率卷积算法.给出了构造查找表的方法,以及基于查找表的概率卷积算法描述;通过算例及其比较分析,讨论了在卷积规模多大的情况下应该选取何种概率卷积算法.分析发现在小规模概率卷积的情况下,文章提出的算法比较有效,且适合计算机硬件实现. 相似文献
2.
进化算法是解决优化问题的一种新型方法.与现存的优化算法相比,这种方法有几个优点:它不仅能用于非线性函数,还通常能以概率收敛到全局最优解.基于一种新的变异算子和局部搜索技术,提出了一个求解旅行商问题的的新的进化算法.新的进化算子可以保证约束条件自动满足,局部搜索技术简单易行.另外,对迭代方法做了收敛性分析,给出了收敛的必要条件和充分条件.并进行了计算机模拟.结果表明本文算法是有效的,是一种适用于很多类型组合优化问题的有效方法. 相似文献
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针对K-best检测算法易将最优路径舍去的特点和K-best检测算法搜索星座图中所有点的特点,提出一种性能改进型K-best检测算法和几种降低复杂度K-best检测算法.性能改进型K-best检测算法在进行QR分解之前对信道矩阵进行最小均方误差(MMSE)滤波,能有效减小最优路径被舍弃的概率,提高算法性能;降低复杂度K-best检测算法采用类似球形译码检测的方法减少搜索星座图中点的个数.仿真结果显示,性能改进型K-best检测算法比基于排序QR分解(SQRD)的K-best检测算法有1dB的性能增益.降低复杂度K-best检测算法在K=4时有性能损失;当K=8时,降低复杂度K-best检测算法和原K-best检测算法有同样的性能,同时前者比后者需要更少的计算量. 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(2):34-38
提出了一种结合卷积神经网络和仿生模式识别的改进判别算法,以仿生模式识别为基础,首先构建一个基于卷积神经网络的特征提取网络。将图像特征提取之后,利用仿生模式识别构建并训练一个分类网络用于图像的分类。为证明方法的有效性,进行了3组对比实验,第1组为算法在少量数据下的对比分析,其改进后算法平均准确率比传统算法高了10%;第2组为算法在稍多数据下的对比分析,本算法平均准确率达到92%,高于传统算法;第3组为算法在较多数据下的对比分析,其平均准确率达到88%,高出传统算法10%。 相似文献
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目的:针对传统蚁群算法存在易陷入局部最优值、前期盲目搜索和收敛速度慢等问题,提出一种改进算法并应用于AGV(Automated Guided Vehicles)全局路径规划。方法:通过优化状态转移概率以及信息素更新方法完成对传统蚁群算法的改进;然后建立环境地图模型,并将改进算法应用于AGV路径规划;最后进行对比试验,并分析算法的改进效果。结果:与现有算法比较,改进算法可更快获得更短的规划路径长度,同时可有效减少算法迭代次数。结论:通过优化状态转移概率和信息素更新方法,可有效加快蚁群算法的收敛速度,增强蚁群全局搜索能力。 相似文献
6.
为了解决蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提高算法在连续空间中的寻优能力,本文提出了一种基于有向搜索的智能蚁群优化算法。该算法使转移概率较大的蚂蚁个体在解空间中进行局部有向变步长搜索,有效地避免了算法陷入局部最优,缩短了搜索时间,在寻优精确度取得了很好的效果。通过仿真验证了算法的有效性 相似文献
7.
通过线性卷积推导出循环卷积的计算公式,并以图解法、多项式相乘法、竖式法和FFT快速算法为例论述了线性卷积的计算方法,以图解法、矩阵相乘法和线性卷积法为例论述了循环卷积的计算方法。此方法能帮助学生理解和掌握卷积运算的规律,快速计算出卷积结果,提高卷积运算的教学效果。 相似文献
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借鉴罚函数法思想,将建立在Gauss网络的单变量边缘分布算法应用于非线性约束优化问题,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理.且单变量边缘分布是基于搜索空间的宏观层面的进化方法,具备更强的全局搜索能力和更高的收敛率,从而为约束问题的求解提供了一种新的途径. 相似文献
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提出一个新的修正Hestenes-Stiefel(HS)非线性共轭梯度法(MHSCG算法).在精确线搜索下MH-SCG算法化归为标准的HS共轭梯度算法.该算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性.新方法在一个修正Armijo型线搜索下具有全局收敛性.数值试验表明,对于多数算例新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果. 相似文献
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以可靠性成本-效益分析为基础,提出采用改进禁忌搜索算法对中压配电网分段开关的配置进行优化.在考虑用户缺供电量的基础上,提出一种初始解设定方法以及适时调整搜索方向的搜索策略以弥补常规算法的不足并提高搜索效率.最后通过测试结果证明了该算法在计算速度、寻优概率方面具有优势. 相似文献
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《东南大学学报》2016,(4)
为了减少定位精度上由于NLOS误差造成的影响,基于非参数信任传输(NBP)方法建立一种在NLOS环境下的定位算法.根据NLOS误差的分布概率及分布参数的先验信息量,给出了3种不同情况下定位问题的最大后验概率.第1种情形为理想化情形,即已知NLOS环境下的距离测量及相应的NLOS误差分布参数.在第2种情形中,仅已知任意2个节点之间的通信处于NLOS环境下的概率及相应的NLOS误差分布参数.第3种情形为最差情形,仅获得测量误差的信息.将所提算法与基于最大似然退火法(ML-SA)的定位算法进行了比较,仿真结果表明:在每种情形下所提算法获得的定位精度都远超过基于ML-SA的定位算法.在3种不同情形下基于NBP定位算法的位置估计均方根误差比基于ML-SA的定位算法分别降低了1.6,1.8和2.3 m左右.因此,在NLOS传输环境下,采用NBP的定位算法可获得较高的定位精度. 相似文献
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《临沂师范学院学报》2013,(3):79-82
排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性. 相似文献
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在Dai-Yuan共轭梯度法的基础上,提出了一个修正的谱DY方法,使其继承了DY方法良好的理论性质,同时数值表现也得到较好的改善.在Wolfe线搜索条件下建立了其全局收敛性,进一步给出了一个有效的谱共轭梯度算法,数值试验表明该算法比PRP共轭梯度算法更有效. 相似文献
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提出一种基于FFT和混沌的图像隐藏算法.首先利用混沌系统产生混沌序列对秘密图像进行加密,然后利用FFT与混沌序列把秘密图像隐藏到载体图像中.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和隐藏效果. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 相似文献
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在对已有快速整像素运动估计算法中使用的模板进行分析和实际测试的基础上,提出了一种新的适合于大运动矢量搜索的搜索模板,然后把该模板和小菱形模板结合起来而形成了一种新的快速运动估计算法。该算法充分利用了相邻块运动矢量的相关性以及运动矢量的中心偏置特性,显著减少了运动估计的运算量。把该算法运用到视频编码标准H.264/AVC中,取得了良好的编码效果,实验结果表明,新的运动估计算法和FS及DS算法相比平均搜索速度分别提高了98.08%和48.71%;重建图像的信噪比比DS算法平均提高了0.001875dB,更接近FS算法的编码质量。 相似文献